W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

3D Object Localization with 2D Object Detector and 2D Localization

Autorzy

[ 1 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ D ] doktorant | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

Rok publikacji

2022

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Streszczenie

EN In this research, we deal with the problem of estimating 3D object positions based on 2D localization data and 2D object bounding boxes determined on the RGB images by a CNN object detector. We use a mobile-manipulating robot equipped with an RGB-D camera and a 2D laser scanner. In contrast to other methods, which are based either on end-to-end neural networks or machine learning solutions, we propose an approach that allows estimating 3D object positions from a sequence of images and 2D robot poses obtained from an onboard 2D localization system. We determine a set of lines from the robot localization data and the object detections, which define the observation directions. The closest point to a set of lines determines an approximate object location. We define the 3D object position estimation as an optimization problem and solve using efficient GPU implementation. Finally, we present results based on data collected on the real robot in an unstructured environment.

Strony (od-do)

715 - 720

DOI

10.1109/ICARCV57592.2022.10004312

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/10004312

Książka

Proceedings of the 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV)

Zaprezentowany na

17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV 2022), 11-13.12.2022, Singapore, Singapore

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

140

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.