Dissertação
Benchmarking shape completion methods for robotic grasping EVALUATED
O principal objectivo deste trabalho consiste em criar um novo procedimento capaz de testar métodos de reconstrução de superfícies 3D, avaliando a sua adaptabilidade para a tarefa de grasping robótico. Dois métodos de reconstrução 3D são escolhidos para serem avaliados pela metodologia deste trabalho, o Pixel2Mesh, um método que deforma uma elipsóide de acordo com uma rede neuronal de grafos e o GenRe, que se especializa em reconstruir objetos que não pertencem ao conjunto de treino. Posteriormente, as reconstruções 3D resultantes destes métodos são carregadas para um simulador de grasps robóticos, o GraspIt!, de forma a poder testar várias configurações de uma mão robótica no objeto. De seguida, as configurações indesejadas são excluídas de acordo com uma métrica que avalia a qualidade do grasp. Por fim, as restantes configurações são usadas para calcular uma nova métrica proposta neste trabalho, denominada de Joint Error, cuja função é avaliar a qualidade da reconstrução tendo como referência grasps equivalentes executados no modelo 3D verdadeiro. Finalmente, é feita uma análise sobre a correlação entre a nova métrica proposta baseada em grasps, o Joint Error, e uma das métricas de avaliação da qualidade de superfície mais utilizadas, a Chamfer Distance. Os nossos resultados indicam que métricas de reconstrução baseadas na geometria dos objetos, como a Chamfer Distance, são em alguns casos inadequadas para avaliar a usabilidade de métodos de reconstrução em grasping robótico.
novembro 18, 2021, 17:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
José Alberto Rosado dos Santos Victor
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Catedrático
