[3L2] [General Session] 2. Machine Learning

[3L2-02] Depth Image Prediction for Transparent Objects and its Application to Home Assistant Robot Based on Automatic Training Data Generation Using Mesh Model

〇Yuto Uchimi¹, Kentaro Wada¹, Kei Okada¹, Masayuki Inaba¹ (1. The University of Tokyo)

Keywords:Depth Image Prediction, Transparent Objects, Home Assistant Robot, Training Data Generation

家事支援ロボットは家庭内の多様な物体を扱う必要があるが、ワイングラス等の透明物体はロボットによる三次元位置推定が難しく、従ってそのような物体を操作するのは困難である。本論文ではCNNを用いたセマンティックセグメンテーションと深度画像予測を行うことで、透明物体の三次元位置を推定することを提案する。また、本論文では人間による三次元空間でのアノテーションが不要な学習データ生成手法を提案する。これらの提案手法によって、ロボットが通常の物体と同様に透明物体であるペットボトルをピッキングできることを示す。