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    Grasping unknown objects in clutter by superquadric representation

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    © 20xx IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.In this paper, a quick and efficient method is presented for grasping unknown objects in clutter. The grasping method relies on real-time superquadric (SQ) representation of partial view objects and incomplete object modelling, well suited for unknown symmetric objects in cluttered scenarios which is followed by optimized antipodal grasping. The incomplete object models are processed through a mirroring algorithm that assumes symmetry to first create an approximate complete model and then fit for SQ representation. The grasping algorithm is designed for maximum force balance and stability, taking advantage of the quick retrieval of dimension and surface curvature information from the SQ parameters. The pose of the SQs with respect to the direction of gravity is calculated and used together with the parameters of the SQs and specification of the gripper, to select the best direction of approach and contact points. The SQ fitting method has been tested on custom datasets containing objects in isolation as well as in clutter. The grasping algorithm is evaluated on a PR2 robot and real time results are presented. Initial results indicate that though the method is based on simplistic shape information, it outperforms other learning based grasping algorithms that also work in clutter in terms of time-efficiency and accuracy.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

    Modélisation du corps humain par une approche surfacique et étude de sa variabilité

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    L'apparition de nouvelles technologies de numérisation 3D permet le passage de l'anthropométrie traditionnelle à l'anthropométrie 3D. Ce domaine offre de multiples avenues, tel que la conception de vêtements ou d'habitacles de voiture. Avant de pouvoir procéder à une quelconque conception, il faut d'abord trouver une bonne méthode pour modéliser les nuages de points obtenus par les numériseurs 3D. Le projet actuel propose une variante d'une méthode de modélisation utilisant une surface devant prendre la forme du nuage de points. L'approche utilisée permet également d'effectuer adéquatement le remplissage des trous générés par les occlusions du faisceau de lumière projeté par le numériseur. Deux traitements sont effectués avant l'optimisation afin de faciliter le traitement de l'algorithme de modélisation. Il s'agit d'un alignement des centres de gravité et des systèmes d'axes et d'une normalisation de la hauteur des modèles tout en conservant les diverses proportions des modèles. L'algorithme utilise un modèle infographique ressemblant à un être humain et procède à l'optimisation de ses sommets pour les faire coïncider avec ceux du modèle numérisé. Les endroits où sont les trous ou les zones pauvres en données sont indiqués à l'algorithme et celui-ci utilise alors la zone correspondante de la surface du modèle infographique pour boucher les trous ou palier au manque de données. Les résultats obtenus permettent de montrer que l'algorithme de modélisation surfacique offre de très bonnes performances en un temps assez restreint. Certaines difficultés ont toutefois été rencontrées dans l'application des algorithmes d'alignement et de normalisation. Il a été possible de montrer que même si les marqueurs sont nécessaires, une normalisation de la hauteur des modèles améliore de beaucoup les résultats. Finalement une analyse en composantes principales a été effectuée sur un ensemble de modèles et a permis de déterminer pour des modèles non normalisés que les premiers modes de variation sont la taille et le poids. Par la suite, d'autres variations de la forme apparaissent ainsi que ceux touchant à la posture. Pour des modèles normalisés, la variation de poids, de musculature, de hauteur de l'entrejambe sont observés, mais également la variation de la position des modèles
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