OSXの研究成果が、マルチメディア分野の主要国際会議の一つであるACM International Conference on Multimedia（ACM MM）2023に採択されました。本成果は、2023/10/29から2023/11/2までOttawa, Canadaにて開催される同国際会議でデモ展示を行います。

タイトル

Reference-based dense pose estimation via Partial 3D Point Cloud Matching

著者

Rintaro Yanagi¹, Atsushi Hashimoto², Naoya Chiba^2,3, Yoshitaka Ushiku²

1: Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University、OSXインターンシップ：2021年9月～2023年11月
2: OSX
3: Graduate School of Information Science, Tohoku University

研究の概要

　本研究では、我々がこれまでに提案している3次元点群位置合わせ手法（arXiv）を応用し、物体ごとの学習プロセスを必要としない「物体の姿勢（位置や傾き角度）を密に推定するシステム」を開発しました。本システムでは、カタチが柔軟に変化するような非剛体の物体に対しても、その物体の姿勢推定を行います。当日のデモ会場では、展示の来場者が持ち込んだ未知の物体に対して、姿勢を変化させるような挑戦的なタスクを設定し、本システムによる姿勢推定の性能を評価いただけます。
　本研究を発展させ、推定精度をさらに高めることができれば、将来的には力学的または光学的なインタラクションの実現にも貢献できると考えています。例えば、食品工場などロボットで柔らかい物体を掴むことが多い現場での精度向上や、プロジェクションマッピングによる広告や組立作業支援などへの応用が期待されます。