Porównanie metod akwizycji obrazów RGB-D na potrzeby rejestracji trójwymiarowych modeli obiektów

• Autorzy: Kornuta T. , Stefańczyk M.

Warianty tytułu

EN

Comparison of methods of aquisition of RGB-D images for the purpose of registration of thee-dimensional models of objects

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Aby móc realizować zadania natury manipulacyjnej roboty muszą dysponować dobrej jakości spójnymi modelami manipulowanych obiektów. Celem prac opisanych w poniższym referacie było opracowanie systemu do rejestracji trójwymiarowych modeli obiektów. Ponieważ jakość modeli uzyskiwanych za pomocą komercyjnych czujników RGB-D była niska, wytworzono układ wielokamerowy z dodatkowym oświetlaczem strukturalnym. W referacie pokrótce omówiono zaimplementowany system do rejestracji modeli oraz porównano modele otrzymane w oparciu o czujnik Microsoft Kinect oraz układ wielokamerowy.

EN

In order to carry out grasping and manipulation tasks the robot control systems must possess good quality and consistent models of objects. The aim of the work presented in the this paper was the creation of a system for registration of such three – dimensional models. Because the quality of the models obtained using commercial RGB-D sensors was low, we have created our own multi-camera hardware setup with additional pattern projector. The article briefly describes the main modules of the developed registration system and discusses the results obtained with the use of Microsoft Kinect in comparison to the results obtained with the proposed hardware setup.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; percepcja robotów; obraz RGB-D; model trójwymiarowy; model obiektu; akwizycja obrazu

EN

robotics; perception of robots; RGB-D image; three-dimensional model; object model; image acquisition

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2016
• Tom: z. 195, t. 2
• Strony: 357--366
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys.

Twórcy

autor

Kornuta T.

• IMB Reserch, Almaden, 650 Harry Rd, San Jose, CA 95120
• Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej, Politechnika Warszawska, ul. Nowowiejska 15/19, 00-665 Warszawa

autor

Stefańczyk M.

• Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej, Politechnika Warszawska, ul. Nowowiejska 15/19, 00-665 Warszawa

Bibliografia

• [1] A. Aldoma et al. A global hypotheses verification method for 3D object recognition. In: Computer Vision (ECCV 2012), s. 511-524. Springer 2012.
• [2] A. Aldoma et al. Multimodal cue integration through hypotheses verification for RGB-D object recognition and 6dof pose estimation. In: Robotics and Automation (ICRA), 2013 IEEE International Conference on. Proceedings. IEEE, 2013, s.2104-2111.
• [3] G. Bradski, A. Kaehler. Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. O'Reilly Media 2008.
• [4] H. Hirschmuller. Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 11, 2008, s. 328-341.
• [5] K. Konolige. Projected texture stereo. In: International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Proceedings. IEEE, 2010, s. 148-155.
• [6] K. Lai et al. A large-scale hierarchical multi-view RGB-D object dataset. In: Robotics and Automation (ICRA), 2011 IEEE International Conference on. Proceedings. IEEE, 2011, s. 1817-1824.
• [7] D. G. Lowe. Object recognition from local scale-invariant features. In: Computer Vision, The Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on. Proceedings. IEEE, 1999. wolumen 2, s. 1150-1157.
• [8] F. Lu, E. Milios. Globally consistent range scan alignment for environment mapping. Autonomous Robots, 1997. wolumen 4, numer 4, s. 333-349.
• [9] M. Muja, D. G . Lowe. Fast approximate nearest neighbors with automatic algorithm configuration. In: VISAPP (1). Proceedings. 2009, s. 331-340.
• [10] F. Pomerleau, F. Colas, R. Siegwart. A review of point cloud registration algorithms for mobile robotics. Foundations and Trends in Robotics (FnTROB), 2015, wolumen 4, numer 1, s. 1-104.
• [11] X. Ren, D. Fox, K. Konolige. Change Their Perception: RGB-D for 3-D Modeling and Recognition. Robotics & Automation Magazine, IEEE. 2013, wolumen 20, numer 4, s. 49-59.
• [12] R. B. Rusu, S. Cousins. 3D is here : Point Cloud Library (PCL). In: International Conference on Robotics and Automation. Proceeding, 2011.
• [13] M. Stefańczyk, T. Kornuta. Handling of asynchronous data flow in robot perception subsystems. In: Simulation, Modeling , and Programming for Autonomous Robots. Proceedings. Springer, 2014. wolumen 8810 serii Lecture Notes in Computer Science, s. 509-520.
• [14] M. Stefańczyk, M. Laszkowski, T. Kornuta. WUT Visual Perception Dataset – a dataset for registration and recognition of objects. In: Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques. Proceedings. Springer. 2016. Wolumen 440 serii Advances in Intelligent Systems and Computing (AJSC), s. 635-645.
• [15] S. Thrun, W. Burgard, D. Fox. A probabilistic approach to concurrent mapping and localization for mobile robots. Autonomous Robots, 1998, wolumen 5, numer 3-4. s. 253-271.
• [16] F. Tombari, L. Di Stefano. Object recognition in 3D scenes with occlusions and clutter by hough voting. In: Image and Video Technology (PSIVT), 2010 Fourth Pacific-Rim Symposium on. Proceedings. IEEE, 2010, s. 349-355.
• [17] M. Łępicka, T. Kornuta, M. Stefańczyk. Utilization of colour in ICP-based point cloud registration. In: 9th International Conference on Computer Recognition Systems (CORES 2015). Proceedings. Springer, 2016. Wolumen 403 serii Advances in Intelligent Systems and Computing, s. 821-830.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.