6D Object Pose Tracking using Deep Features
Informazioni sul documento
| Autore | Federico Tomat |
| Scuola | University of Genova |
| Specialità | Robotics Engineering |
| Anno di pubblicazione | 2019/2020 |
| Luogo | Genova |
| Tipo di documento | thesis |
| Lingua | English |
| Numero di pagine | 122 |
| Formato | |
| Dimensione | 15.43 MB |
- Robotics Engineering
- 6D Object Pose Tracking
- Deep Features
Riassunto
I. Introduzione
L'analisi del 6D Object Pose Tracking è fondamentale per comprendere come i robot possano interagire con il mondo circostante. La capacità di tracciare le pose degli oggetti in sei dimensioni offre informazioni cruciali per compiti di manipolazione e navigazione. L'uso di tecniche di Particle Filtering e metodi Bayesiani fornisce un quadro teorico robusto per affrontare questa complessità. Tuttavia, le tecniche precedenti presentano limitazioni, come l'uso di caratteristiche non sufficientemente discriminative e la difficoltà di operare in condizioni di occlusione degli oggetti. La sfida aumenta ulteriormente quando si utilizza una telecamera RGB monoculare, priva di informazioni sulla profondità. La tesi propone un approccio innovativo che integra recenti risultati sull'apprendimento di caratteristiche discriminative con metodi di filtraggio classici.
1.1. Il Ruolo della Visione nella Robotica
La visione gioca un ruolo cruciale nella robotica, consentendo ai robot di percepire e interpretare l'ambiente. L'implementazione di reti neurali profonde ha rivoluzionato il campo, permettendo un'analisi più profonda delle immagini. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono particolarmente efficaci nel riconoscimento degli oggetti e nella stima delle pose. Queste tecnologie sono essenziali per migliorare l'affidabilità e la precisione del 6D Object Pose Tracking.
II. Metodologia
La metodologia adottata nella tesi si basa su un approccio di Particle Filtering per stimare le pose degli oggetti. Questo metodo è stato implementato e migliorato, integrando i risultati recenti sull'apprendimento di caratteristiche discriminative. La discretizzazione della rotazione 3D e la creazione di un codebook per le rotazioni discretizzate sono passaggi chiave per ottenere stime accurate. L'uso di un Auto-Encoder per calcolare le embeddings consente di ricostruire l'oggetto anche in presenza di trasformazioni significative e occlusioni. L'implementazione sfrutta la potenza della GPU per tracciare diversi oggetti in tempo reale, anche in condizioni di occlusione parziale.
2.1. Implementazione del Filtro
L'implementazione del filtro si basa su un approccio Rao-Blackwellized Particle Filter. Questo metodo consente di fattorizzare le probabilità posteriori in traduzione 3D e rotazione 3D. La separazione del carico di lavoro tra CPU e GPU è fondamentale per garantire prestazioni in tempo reale. I risultati ottenuti mostrano miglioramenti significativi rispetto ai metodi originali, in particolare per quanto riguarda la precisione rispetto ai cambiamenti di scala.
III. Risultati e Applicazioni
I risultati della tesi sono stati testati su dataset di riferimento come il YCB-Video dataset e confrontati con altri metodi nel BOP Pose Estimation Benchmark. Le metriche di errore di posa sono state analizzate per valutare l'efficacia dell'approccio proposto. I miglioramenti ottenuti in termini di accuratezza e prestazioni in tempo reale dimostrano il valore pratico del lavoro. L'applicazione di queste tecniche ha potenziali implicazioni in vari settori, dalla robotica industriale alla robotica di servizio, dove la capacità di interagire con oggetti in modo preciso è cruciale.
3.1. Implicazioni Pratiche
Le tecniche sviluppate nella tesi possono essere applicate in scenari reali, come la manipolazione di oggetti in ambienti non strutturati. La capacità di tracciare oggetti in condizioni di occlusione e variazione di scala apre nuove opportunità per l'implementazione di robot autonomi. Inoltre, l'integrazione di metodi di apprendimento profondo con approcci classici rappresenta un passo avanti significativo nella robotica, migliorando l'affidabilità e l'efficacia delle operazioni robotiche.
Riferimento del documento
- 6D Object Pose Tracking using Deep Features (Federico Tomat)
- Particle Filtering and Bayesian techniques (Fantacci et al., 2017)
- Deep Neural Networks (Deng et al., 2019a)
- BOP Pose Estimation Benchmark (Hodan et al., 2018)