Srovnání odhadu rotace a translace pro Pick and Place operaci

Abstract

Cílem práce je průzkum metod pro odhad rotace a translace za použití barevného obrázku. Dále byl zpracován přehled moderních metod zaměřených především na metody používající princi renderování a porovnávání. Dvě metody byly následně porovnány na novém vlastním datasetu Tento dataset byl vytvořen novým přístupem s využitím metod syntézy pohledů. Vytvoření se skládalo ze sběru obrázků, určení přesné rotace a translace a dalších informací nutných k porovnání. K prokázání přesnoti a použitelnosti metod odhadu rotace a translace v průmyslu byl navrhnut postup implementace operace Pick and Place. Využívá principy Průmyslu 4.0, především edge computingu. Následně byl tento postup nasazen v reálných podmínkách na robotovi KMR iiwa.

The aim of the thesis is to explore objects 6D pose estimation methods using RGB images. State of the Art was described with a focus on render and compare methods. Two methods were compared on a new custom dataset. This dataset was created using a novel approach, leveraging view synthesis methods. The creation consisted of capturing the images, determining the ground truth 6D pose and other required data used for benchmarking. To demonstrate the performance of the 6D pose estimation and its viability in industry, the implementation pipeline of Pick and Place task is proposed. It takes advantage of the principles of Industry 4.0, mainly edge computation. Furthermore, the pipeline is deployed in real-world conditions on a KMR iiwa robot KMR iiwa.