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Enregistrement W2091094332 · doi:10.1177/0278364911425836

An autonomous six-DOF eye-in-hand system for in situ 3D object modeling

2011· article· en· W2091094332 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Robotics Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObject (grammar)Computer visionComputer sciencePath (computing)Artificial intelligenceWorkspaceA priori and a posterioriReachabilityMotion planningRobotic armBounding overwatchObserver (physics)Object modelRobotAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an integrated and fully autonomous eye-in-hand system for 3D object modeling. The system hardware consists of a laser range scanner mounted on a six-DOF manipulator arm and the task is to autonomously build a 3D model of an object in situ where the object may not be moved and must be scanned in its original location. Our system assumes no knowledge of object shape or geometry other than that it is within a bounding box whose location and size are known a priori, and, furthermore, the environment is unknown. The overall planner integrates the three main algorithms in the system: one that finds the next best view (NBV) for modeling the object; one that finds the NBV for exploration, i.e. exploring the environment, so the arm can move to the modeling view pose; and finally a sensor-based path planner, that is able to find a collision-free path to the view configuration determined by either of the the two view planners. Our modeling NBV algorithm efficiently searches the five-dimensional view space to determine the best modeling viewpoint, while considering key constraints such as field of view (FOV), overlap, and occlusion. If the determined viewpoint is reachable, the sensor-based path planner determines a collision-free path to move the manipulator to the desired view configuration, and a scan of the object is taken. Since the workspace is initially unknown, in some phases, the exploration view planner is used to increase information about the reachability and also the status of the modeling view configurations, since the view configuration may lie in an unknown workspace. This is repeated until the object modeling is complete or the planner deems that no further progress can be made, and the system stops. We have implemented the system with a six-DOF powercube arm and a wrist mounted Hokuyo URG-04LX laser scanner. Our results show that the system is able to autonomously build a 3D model of an object in situ in an unknown environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle