Skeleton-Guided Multi-OBB Decomposition for Vision-based Online Collision Detection of Robotic Manipulators in Unknown Environments
本論文は、RGB-Dセグメンテーションとスケルトンに基づくウォーターシェッド分割を活用して未知の障害物に対してタイトなバウンディングボックスを生成する、Skeleton-Guided Multi-OBB Decomposition (SG-MOBD) 手法を提案しており、従来の凸境界ボリュームと比較して、オンラインのロボット衝突検知における誤報と計算遅延を大幅に削減する。