Core Concepts
ロボット犬は高度な視覚システムを使って、様々な屋内外環境で廃棄物を探索し、位置や状態を正確に把握することができる。
Abstract
本研究では、ロボット犬を自律的なエージェントとして活用し、GSA2Seg (Garbage Segmentation and Attribute Analysis)と呼ばれる新しい視覚アプローチを提案している。ロボット犬は高度な視覚センサと物体セグメンテーションアルゴリズムを備えており、様々な屋内外環境を自在に移動しながら、一般的な廃棄物アイテムを効果的に探索・識別することができる。
提案手法では、オープンボキャブラリーアルゴリズムに着想を得て、物体の属性分析を行う革新的な手法を導入している。廃棄物のセグメンテーションと属性分析を組み合わせることで、ロボット犬は廃棄物の位置や配置状態を正確に把握できるようになる。この情報は、ロボットアームの把握能力を向上させ、廃棄物の回収を成功裏に行うことができる。
さらに、提案手法の評価を支援するため、GSA2D (Garbage Segmentation and Attribute Analysis Dataset)と呼ばれる画像データセットを提供している。GSA2Dには、セグメンテーションマスクと属性ラベルが詳細に注釈されている。広範な実験を通じて、GSA2Segの有効性を包括的に分析している。
Stats
廃棄物の位置は地面(0)またはプラットフォーム(1)に分類される
4つのカテゴリ(ボトル、カップ、箱、缶)は、立っている(0)、横たわっている(1)、変形している(2)の3つの状態に分類される
廃棄物の10種類のカテゴリが定義されている