Sell-modeling of Cylindrical Object based on Generic Model for 3D Object Recognition

3 차원 물체 인식을 위한 보편적 지식기반 실린더형 물체 자가모델링 기법

It is actually impossible to model and store all objects which exist in real home environment into robot's database in advance. To resolve this problem, this paper proposes new object modeling method that can be available for robot self-modeling, which is capable of estimating whole model's shape from partial surface data using Generic Model. And this whole produce is conducted to cylindrical objects like cup, bottles and cans which can be easily found at indoor environment. The detailed process is firstly we obtain cylinder's initial principle axis using points coordinates and normal vectors from object's surface after we separate cylindrical object from 3D image. This 3D image is obtained from 3D sensor. And second, we compensate errors in the principle axis repeatedly. Then finally, we do modeling whole cylindrical object using cross sectional principal axis and its radius To show the feasibility of the algorithm, We implemented it and evaluated its accuracy.

로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.