Jacopo Bertoglio
Progettazione e generazione di un dataset sintetico fotorealistico orientato al grasp learning = Design and generation of a photorealistic synthetic dataset oriented to grasp learning.
Rel. Andrea Bottino, Francesco Strada. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione, 2023
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Abstract
L’identificazione della posizione e dell’orientamento che un braccio robotico deve assumere per ottenere una presa stabile di un determinato oggetto viene denominata grasp synthesis. Il problema in questione viene risolto, nell’ambito della computer vision, tramite dei dataset contenenti immagini che raffigurano oggetti di vario genere, utilizzati per allenare algoritmi orientati al grasping. Le immagini che compongono un dataset di questo tipo possono essere collezionate con apposite fotocamere nel mondo reale, comportando costi e tempistiche elevate, oppure in modo sintetico all’interno di un ambiente virtuale. Il lavoro svolto per questa tesi prevede la costruzione di un dataset sintetico contenente immagini fotorealistiche, generate all’interno del game engine Unity tramite l’ausilio della High Definition Render Pipeline, una pipeline di render che permette di ottenere i risultati fotorealistici desiderati.
Per avvicinarsi il più possibile alla realtà è stato sfruttato il motore fisico interno a Unity, effettuando la simulazione di un certo numero di oggetti che, cadendo, si dispongono su di una superficie piana in modo casuale
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