A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data

Pose estimation of free-form objects is a crucial task towards flexible and reliable highly complex autonomous systems. Recently, methods based on range and RGB-D data have shown promising results with relatively high recognition rates and fast running times. On this line, this paper presents a feature-based method for 6D pose estimation of rigid objects based on the Point Pair Features voting approach. The presented solution combines a novel preprocessing step, which takes into consideration the discriminative value of surface information, with an improved matching method for Point Pair Features. In addition, an improved clustering step and a novel view-dependent re-scoring process are proposed alongside two scene consistency verification steps. The proposed method performance is evaluated against 15 state-of-the-art solutions on a set of extensive and variate publicly available datasets with real-world scenarios under clutter and occlusion. The presented results show that the proposed method outperforms all tested state-of-the-art methods for all datasets with an overall 6.6% relative improvement compared to the second best method

Ensemble of 6 DoF Pose estimation from state-of-the-art deep methods.

Deep learning methods have revolutionized computer vision since the appearance of AlexNet in 2012. Nevertheless, 6 degrees of freedom pose estimation is still a difficult task to perform precisely. Therefore, we propose 2 ensemble techniques to refine poses from different deep learning 6DoF pose estimation models. The first technique, merge ensemble, combines the outputs of the base models geometrically. In the second, stacked generalization, a machine learning model is trained using the outputs of the base models and outputs the refined pose. The merge method improves the performance of the base models on LMO and YCB-V datasets and performs better on the pose estimation task than the stacking strategy.This paper has been supported by the project PROFLOW under the Basque program ELKARTEK, grant agreement No. KK-2022/00024

Estrategias de visión por computador para la estimación de pose en el contexto de aplicaciones robóticas industriales: avances en el uso de modelos tanto clásicos como de Deep Learning en imágenes 2D

184 p.La visión por computador es una tecnología habilitadora que permite a los robots y sistemas autónomos percibir su entorno. Dentro del contexto de la industria 4.0 y 5.0, la visión por ordenador es esencial para la automatización de procesos industriales. Entre las técnicas de visión por computador, la detección de objetos y la estimación de la pose 6D son dos de las más importantes para la automatización de procesos industriales. Para dar respuesta a estos retos, existen dos enfoques principales: los métodos clásicos y los métodos de aprendizaje profundo. Los métodos clásicos son robustos y precisos, pero requieren de una gran cantidad de conocimiento experto para su desarrollo. Por otro lado, los métodos de aprendizaje profundo son fáciles de desarrollar, pero requieren de una gran cantidad de datos para su entrenamiento.En la presente memoria de tesis se presenta una revisión de la literatura sobre técnicas de visión por computador para la detección de objetos y la estimación de la pose 6D. Además se ha dado respuesta a los siguientes retos: (1) estimación de pose mediante técnicas de visión clásicas, (2) transferencia de aprendizaje de modelos 2D a 3D, (3) la utilización de datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje profundo y (4) la combinación de técnicas clásicas y de aprendizaje profundo. Para ello, se han realizado contribuciones en revistas de alto impacto que dan respuesta a los anteriores retos