ロボットビジョン
画像認識
ロボットシステム
SSII2024
JSKの3d, 2dライブラリ
https://jsk-docs.readthedocs.io/projects/jsk_recognition/en/latest/jsk_perception/index.html
画像処理によるロボットアーム制御システムの開発
https://www.ieice.org/publications/conference-FIT-DVDs/FIT2018/data/pdf/O-014.pdf
色認識をしてマスク画像生成
Hough変換を用いて角度導出
画像のピクセル値をもとにした座標値とロボットアームのみる座標値は異なるため、カメラとロボットアームに生じる座標基準の差異を埋めるのも必要である
ロボットにおけるカメラとアームの協調動作
https://www.topic.ad.jp/sice/htdocs/papers/252/252-12.pdf
物体の位置の認識と手先を近づけるための軌道計画が大切
ビジュアルサーボ制御
http://www.ee.saga-u.ac.jp/control/res_mech_vision/res_mech_vision.html
カメラ座標からロボット座標への座標変換が必要
ロボットアーム用のビジョンシステムのRaspberry Piへの実装
https://www.youtube.com/watch?v=_Oe-cVIx7_Q
ROSでロボットアームとカメラと連携させてみた
https://www.youtube.com/watch?v=7Hgrf-R1CA8
Arduino RObot arm with Computer Vision
https://www.youtube.com/watch?v=Vy3T33b8PNM
conveyor, robot arm, raspberry pi, object separation
https://www.youtube.com/watch?v=N7l_YxnLhIw
Toy Picker Robot using Arduino and Raspberry Pi
https://www.youtube.com/watch?v=f3s_uub4P6Q
ロボットビジョン演習
https://demura.net/education/lecture/14060.html
紫色のイカやオレンジ色の玉ねぎを切り取ったりする
https://qiita.com/PINTO/items/73b341a3661367a0dc61#-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E3%82%AB%E3%83%A1%E3%83%A9%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%82%92ui%E3%81%AB%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%A0%E3%81%91%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB%E3%82%92%E5%91%B3%E8%A6%8B
OpenCV
https://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/v2.12.0/wrappers/opencv
Mobile Net SSD
https://github.com/PINTO0309/MobileNet-SSD-RealSense
jesse weisberg
https://www.jesseweisberg.com/
3d Printed Robotic Arm Uses Computer Vision for Object-specific Pick and Place
Learning and Sequencing of Object-Centric Manipulation skills for Industrial Tasks
https://ras.papercept.net/proceedings/IROS20/0250.pdf
arc-robot-vision
https://github.com/andyzeng/arc-robot-vision
Robotic Pick-and-Place of Novel Objects in Clutter with Multi-affordance Grasping and Cross-Domain Image Matching
Pick-place-robot
https://github.com/Salman-H/pick-place-robot
Vision-based Robot manipulator for industrial Applications
https://pdf.sciencedirectassets.com/280203/1-s2.0-S1877050918X0009X/1-s2.0-S1877050918309694/main.pdf?X-Amz-Security-Token=IQoJb3JpZ2luX2VjEN3%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2FwEaCXVzLWVhc3QtMSJHMEUCIQC9Ey57p%2BpwvPPuSE%2BeBVAX1Wn3kMiMdywILDd%2FRgFoPQIgNEq01SN5WPpx4A8%2B%2B%2BHPoeesDCbdPBSCEGsnYS8m4cYqtAMIVRADGgwwNTkwMDM1NDY4NjUiDBlIFnhvMb27ZMAQWiqRA%2BrIAAy1a3xM0qTTWmtjFp%2BWQ44E4jNJWF46wZEmKQr%2BYL6%2B3O9uIcfnoHJwr6xGnNgaL2d5GFmZFyycz1Csug1GeQ12Hyrg09ZfSdsHhivZy%2FT15KWPmi2MPVu0Sp18%2FCFrTa%2FEYxwenMSltGH5FFMcDSW3gYHf3aiawDl6Auf5sn8xoHbkGcPE%2FWc13kmsCjAaejENQHWDS3tYNk%2BZBTcIF1ZwhZTKWe%2BHFrUXYzUT0k%2Bn7RABX2cz7EOulJzB8NIGKs4iDNxUATCf6mIiHKawpZXnQY0WMSRLTU7EEQYnCNLaoJysnW%2F79dRSsH%2B5lLi1RYK0YR6e5wPTExXYjDxylbNO8Fd06LlgjD7b12GyadOwoBeOeUAysokwJpY35NSB%2FhZjqczsuhmfqdjNhKlwxKSa5yC4Lij73FMK0ezdaOXZm9IwQWne3dEU8fLy83KAmXZBDzCLzhKalbSW7oUTuL0O2Zj7OTe6X3%2BmyFozY7RYt%2Fx6%2FsKGSg1n%2Blb4Gb387Et9VWkxegvynwcjlO9UMPvg1%2F0FOusBwMB4deJ8wpL1ut4ZHLm6ilWZ%2BB079vRYl%2FaYdyHB%2FS0xiejkuRb6LwEqLKR7GdeOu%2Fsza3eG3plEgrDmd9zpOUzC6AlN1ybTBSm7ypbgJjopPxHRa4uDZTvq7hhjb6EsH0P7u13njAObh50JUz1cMiZgldpuO3xywZ2Zg4No8L1dWCvBXu0GXnd0g2thrkEtLOb7G6J1jkwadKNjIGlkmygNiol7q9xm1GswIQea%2F%2BXHGVBFmim4k%2BzY%2BEI3ZDGiZo0GieACPob92F90icjZ2EdSwGplnQ1z9SKtlMXTQATqyERiZiJPt64cWQ%3D%3D&X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Date=20201119T053534Z&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Credential=ASIAQ3PHCVTYUT6VAIFW%2F20201119%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Signature=ece24d943a23bcd761d92a8ef9f161760c337e8265f3e64156a42ab1a511e856&hash=6584248f44b0254930bc900f977b3f2fa1d95aa7b322d0c8fe72a3e48b77038d&host=68042c943591013ac2b2430a89b270f6af2c76d8dfd086a07176afe7c76c2c61&pii=S1877050918309694&tid=spdf-5a555fed-7373-4b8e-a9f9-921a976ea303&sid=cdc0960e15a7e441ea0a7947b275f9ce4d95gxrqa&type=client
マニピュレーションにおける複雑なタスクを簡単なタスクに分解し、徐々に複雑なタスクを学習させる手法の提案
https://twitter.com/robotpaper_c/status/1304784944749633536
AGVの制御事例
https://www.oki.com/jp/iot/doc/2018/18vol-03.html
automated guided vehicleの略で、無人搬送車
人間が運転操作を行わなくても、あらかじめ設定したルートに沿って自動で走行することができる搬送車で、主に工場や大型倉庫、病院などで活用されています
現場での運行管理が難しくなる
リアルタイムの遠隔監視が難しい
無線LANシステムの構築にはコストがかかる
無人搬送車の制御とシステム技術の動向について
https://www.jstage.jst.go.jp/article/isciesci/42/7/42_KJ00003197881/_pdf
Fastest 3D Scanner
http://4d-sensor.com/wp-content/uploads/4d_introduction_ja.pdf
センサの話
3D物体検出とロボットビジョンへの応用 -3D点群処理の基礎と位置姿勢推定の仕組み
https://www.slideshare.net/SSII_Slides/3d-101077557
カメラのtfからダンボールの真ん中のtf
画像処理とOpenCVの利用
https://gbiggs.github.io/ros_moveit_rsj_tutorial/image_processing_and_opencv.html
カメラキャリブレーションなど
ROSで画像処理ができるようになるまで
https://qiita.com/wakaba130/items/d3a041164c316a9e7a97
ノードを繋ぐ話
3D Semantic Occupancy Prediction
https://github.com/NVlabs/VoxFormer
GridSampleがないステレオ深度生成
https://twitter.com/PINTO03091/status/1633640283849256960?s=20
Depth補完における知識蒸留を利用したツヨツヨ軽軽なモデル
https://twitter.com/kuritateppei/status/1634162388189732864?s=20
点群を配管の軸と垂直にスライスし断面をHough変換で円検出。TLS方式(地上定点型レーザー)で撮影した点群はオクルージョンが多くロバストなHough変換が使われる。大学内のパイプスペース(31m×3.4m)を6箇所から点群測定し実験を行い、本数の検出精度95%を達成。
https://twitter.com/wi1DYul51XHZ3Ja/status/1633796283747139585?s=20
Depth Anything at Any Condition
https://arxiv.org/abs/2507.01945