Stereo vision of liquid and particle flow for robot pouring
Stereo vision of liquid and particle flow for robot pouring
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机器人浇注的液体和颗粒流立体视觉
DOI：
10.1109/humanoids.2016.7803419
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
C. Atkeson
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Akihiko Yamaguchi;C. Atkeson
我们探索立体视觉识别液体和颗粒流作为三维点（点云）。在我们的浇注研究[1]中，我们注意到我们可以使用光流检测来检测液体流动，特别是使用Lucas-Kanade方法[2]。在本文中，我们扩展了这一思想，使我们能够从立体摄像机中重建三维液体流动，以学习流动的动力学模型。这样的动态模型将有助于推理浇注行为。我们演示了我们的方法倒各种材料：水，焦炭，果冻，培养液，奶精粉。结果表明，该方法能够以点云的形式对三维流动进行检测，并且能够捕捉到实际的流动现象。我们还展示了我们的方法在机器人倒灌场景中是有效的。附带视频：https://youtu.be/2oFjVJwXhKs。
We explore stereo vision for recognizing liquid and particle flow as 3D points (a point cloud). In our pouring research [1], we noticed that we could detect liquid flow using optical flow detection, especially with the Lucas-Kanade method [2]. In this paper we extend this idea so that we can reconstruct 3D liquid flow from a stereo camera in order to learn dynamical models of flow. Such dynamical models would be useful to reason about pouring behaviors. We demonstrate our method in pouring various materials: water, coke, jelly, dish liquid, and creamer powder. The results show that our method could detect the 3D flow as a point cloud, and they captured the actual flow phenomenon. We also show that our method works in a robot pouring scenario. Accompanying video: https://youtu.be/2oFjVJwXhKs.
登记。
DOI：
10.1007/978-1-4939-7647-8_1
发表时间：
2018
期刊：
Neuromethods
影响因子：
--
作者：
Joshi,AnandA
通讯作者：
Joshi,AnandA