2次元エッジに基づく4点合同集合を用いた高速で計算コストの低い3次元認識
工業生産におけるロボットの応用が増えるにつれ，3次元視覚認識はますます重要になってきている．
しかし，多くの研究は，速度よりも3次元認識の精度を重視している．
速度が速ければ，工業生産が大幅に加速される．
一方，現実にはコストも重要な要素である．
これらのことから，我々は2D-Edgeベースの4点合同集合（4PCS）アルゴリズムを提案する．
このアルゴリズムは，アフィン不変性と射影不変性を利用して，3Dモデルと2D深度画像との対応関係を求めることで，精度を維持したまま大幅な高速化を実現している．
Sileanaデータセットでは，1画像あたりの平均認識時間は1ミリ秒であった．
実験において，提案アルゴリズムは3kHzで飛行物体を正確に認識できる．
また，無停止での物体ピッキングを実現している．
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参考文献
- Xiaohang Shi, Qitong Guo, Kenichi Murakami and Yuji Yamakawa: A High-speed and Computational Cost-effective 3D Recognition Method With 2D-Edges-based 4-points Congruent Set Algorithm, IEEE Access (2024).