단일 뷰를 통한 로봇 자세 및 관절 각도 추정: 렌더링 및 비교 방법

우리는 단일 RGB 이미지에서 알려진 관절 로봇의 관절 각도와 6D 카메라-로봇 포즈를 추정하는 방법인 RoboPose를 소개합니다. 이는 비장비 환경에서 시각적 정보만을 사용하여 이동형 자율 시스템이 다른 로봇과 상호 작용할 수 있는 능력을 부여하는 데 중요한 문제입니다. 특히 협동 로보틱스의 맥락에서는 더욱 그렇습니다. 그러나 이는 로봇이 많은 자유도를 가지고 있으며, 종종 단일 카메라로 촬영될 때 자기 가림 현상과 깊이 모호성이 발생하는 무한한 가능한 구성을 갖기 때문에 도전적인 문제입니다.본 연구의 기여는 세 가지로 요약됩니다. 첫째, 우리는 합성 데이터에서 훈련될 수 있으며, 테스트 시 새로운 미확인된 로봇 구성으로 일반화되고, 다양한 로봇에 적용할 수 있는 새로운 렌더링 & 비교 접근법을 제안합니다. 둘째, 실험적으로 반복적인 포즈 업데이트에 있어 로봇 매개변수화의 중요성을 입증하고, 로봇 구조에 독립적인 매개변수화 전략을 설계합니다. 셋째, 네 가지 다른 로봇에 대한 기존 벤치마크 데이터셋에서 실험 결과를 보여주며, 우리의 방법이 기존 최신 기술보다 크게 우수함을 입증합니다. 코드와 사전 훈련된 모델은 프로젝트 웹페이지 (https://www.di.ens.fr/willow/research/robopose/)에서 제공됩니다.