Acknowledgement
본 연구는 정보통신기획평가원의 재원으로 정보통신방송 기술개발사업의 지원을 받아 수행한 연구 과제(클라우드에 연결된 개별 로봇 및 로봇그룹의 작업 계획 기술 개발, 2020-0-00096)입니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.637-640
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Unseen Object Pose Estimation using a Monocular Depth Estimator
단안 카메라 깊이 추정기를 이용한 미지 물체의 자세 추정
- Song, Sung-Ho (School of Artificial Intelligence & Computer Science, Kyonggi University) ;
- Kim, Incheol (School of Artificial Intelligence & Computer Science, Kyonggi University)
- Published : 2022.05.17
Abstract
3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.
Keywords