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SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World

Stoiber, Manuel und Pfanne, Martin und Strobl, Klaus und Triebel, Rudolph und Albu-Schäffer, Alin (2022) SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World. International Journal of Computer Vision, 130 (4), Seiten 1008-1030. Springer. doi: 10.1007/s11263-022-01579-8. ISSN 0920-5691.

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19MB

Offizielle URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01579-8

Kurzfassung

Region-based methods have become increasingly popular for model-based, monocular 3D tracking of texture-less objects in cluttered scenes. However, while they achieve state-of-the-art results, most methods are computationally expensive, requiring significant resources to run in real-time. In the following, we build on our previous work and develop SRT3D, a sparse region-based approach to 3D object tracking that bridges this gap in efficiency. Our method considers image information sparsely along so-called correspondence lines that model the probability of the object's contour location. We thereby improve on the current state of the art and introduce smoothed step functions that consider a defined global and local uncertainty. For the resulting probabilistic formulation, a thorough analysis is provided. Finally, we use a pre-rendered sparse viewpoint model to create a joint posterior probability for the object pose. The function is maximized using second-order Newton optimization with Tikhonov regularization. During the pose estimation, we differentiate between global and local optimization, using a novel approximation for the first-order derivative employed in the Newton method. In multiple experiments, we demonstrate that the resulting algorithm improves the current state of the art both in terms of runtime and quality, performing particularly well for noisy and cluttered images encountered in the real world.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/185519/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stoiber, ManuelManuel.Stoiber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0762-9288NICHT SPEZIFIZIERT
Pfanne, Martinmartin.pfanne (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2076-4772NICHT SPEZIFIZIERT
Strobl, KlausKlaus.Strobl (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8123-0606NICHT SPEZIFIZIERT
Triebel, RudolphRudolph.Triebel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7975-036XNICHT SPEZIFIZIERT
Albu-Schäffer, AlinAlin.Albu-Schaeffer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5343-9074142115891
Datum:1 April 2022
Erschienen in:International Journal of Computer Vision
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:130
DOI:10.1007/s11263-022-01579-8
Seitenbereich:Seiten 1008-1030
Verlag:Springer
ISSN:0920-5691
Status:veröffentlicht
Stichwörter:region-based, 3D object tracking, pose estimation, sparse, real-time
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Multisensorielle Weltmodellierung (RM) [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Stoiber, Manuel
Hinterlegt am:28 Jul 2022 11:19
Letzte Änderung:11 Sep 2023 13:24

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