iros20-6d-pose-tracking

iros20-6d-pose-tracking

6D姿态跟踪的优化方案,提高机器人操控和视觉领域的精度和效率

se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。

iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet6D姿态跟踪机器人操作RGB-D图像Github开源项目

项目简介:iros20-6d-pose-tracking

iros20-6d-pose-tracking项目是基于学术论文《se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Tracking by Calibrating Image Residuals in Synthetic Domains》的实现,该论文已被2020年国际智能机器人与系统会议(IROS)所接收。此项目旨在解决机器人操作中视频序列中的物体6D姿势跟踪问题。

项目背景

在机器人操作中,6D姿势跟踪至关重要,但这一任务面临诸多挑战,例如:

  • 机器人操作通常涉及严重的遮挡;
  • 6D姿态数据和标注的获取困难,这为机器学习的实施带来挑战;
  • 长时间跟踪过程中容易产生增量误差漂移,需频繁重置物体姿势。

项目目标

该项目通过数据驱动的优化方法,实现长时间、可靠的6D姿态跟踪。其核心贡献在于设计了一种新颖的神经网络结构,利用李代数有效地表示3D方向,并在仅使用合成数据进行训练时,仍能在真实图像上表现出色。

项目应用

该项目的应用场景包括:

  • 基于模型的强化学习
  • 机器人操作
  • 增强/虚拟现实
  • 人机互动
  • 自动6D姿态标注

数据集和实验成果

由于缺乏合适的RGB-D 6D姿态跟踪数据集,项目开发了一个全新数据集,称为YCBInEOAT。该数据集涵盖:

  • 实际操作任务
  • 三种末端执行器
  • 五种YCB对象
  • 用于评估的9个视频,包含7449个RGB-D帧
  • 每帧的真实姿势标注

基准测试结果表明,该方法在各种情况下都能生成一致且稳健的估计,并在高效性上领先同类方法,实现了高达90.9Hz的跟踪频率。

项目实践

iros20-6d-pose-tracking可用于当目标对象的CAD模型已知的情况。若CAD模型未知,建议使用BundleTrack项目进行6D姿态跟踪。项目发布了多个预训练权重和合成数据以辅助用户实验。

运行和测试

用户可以通过Docker设置来运行项目,并提供了具体操作实例以测试YCB-Video和YCBInEOAT数据。项目还包括便捷的数据生成工具以帮助用户创建自己的训练数据。

结论

iros20-6d-pose-tracking通过其创新性的网络架构和丰富的实验数据,成功地实现了准确、高效的物体6D姿态跟踪,为机器视觉领域提供了新的解决方案。

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