[3L2] 機械学習-画像応用・マルチモーダル

[3L2-02] 物体メッシュモデルを用いた学習データ自動生成に基づく透明物体の深度画像予測と家事支援ロボットへの応用

〇内海 佑斗¹、和田 健太郎¹、岡田 慧¹、稲葉 雅幸¹ (1. 東京大学)

キーワード：深度画像予測、透明物体、家事支援ロボット、学習データ生成

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。