Visual Completion Of 3D Object Shapes From A Single View For Robotic Tasks
Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem
http://hdl.handle.net/10045/109513
Títol: | Visual Completion Of 3D Object Shapes From A Single View For Robotic Tasks |
---|---|
Autors: | Tahoun, Mohamed | Mateo Agulló, Carlos | Corrales Ramón, Juan Antonio | Tahri, Omar | Mezouar, Youcef | Gil, Pablo |
Grups d'investigació o GITE: | Automática, Robótica y Visión Artificial |
Centre, Departament o Servei: | Universidad de Alicante. Departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal | Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática |
Paraules clau: | 3D Vision | Deep learning | Object shape prediction | CNN | Robotics |
Àrees de coneixement: | Ingeniería de Sistemas y Automática |
Data de creació: | 30-de setembre-2019 |
Data de publicació: | 6-de desembre-2019 |
Editor: | IEEE |
Citació bibliogràfica: | M. Tahoun, C. M. Mateo, J. Corrales-Ramón, O. Tahri, Y. Mezouar and P. Gil, "Visual Completion Of 3D Object Shapes From A Single View For Robotic Tasks," 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Dali, China, 2019, pp. 1777-1782, doi: 10.1109/ROBIO49542.2019.8961378 |
Resum: | The goal of this paper is to predict 3D object shape to improve the visual perception of robots in grasping and manipulation tasks. The planning of image-based robotic manipulation tasks depends on the recognition of the object's shape. Mostly, the manipulator robots usually use a camera with configuration eye-in-hand. This fact limits the calculation of the grip on the visible part of the object. In this paper, we present a 3D Deep Convolutional Neural Network to predict the hidden parts of objects from a single-view and to accomplish recovering the complete shape of them. We have tested our proposal with both previously seen objects and novel objects from a well-known dataset. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/109513 |
ISBN: | 978-1-7281-6321-5 | 978-1-7281-6320-8 | 978-1-7281-6322-2 |
DOI: | 10.1109/ROBIO49542.2019.8961378 |
Idioma: | eng |
Tipus: | info:eu-repo/semantics/conferenceObject |
Drets: | © 2019 IEEE |
Revisió científica: | si |
Versió de l'editor: | https://doi.org/10.1109/ROBIO49542.2019.8961378 |
Apareix a la col·lecció: | INV - AUROVA - Comunicaciones a Congresos Internacionales |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Tamany | Format | |
---|---|---|---|---|
Tahoun_etal_2019_ROBIO_final.pdf | Versión final (acceso restringido) | 9,43 MB | Adobe PDF | Obrir Sol·licitar una còpia |
Tots els documents dipositats a RUA estan protegits per drets d'autors. Alguns drets reservats.