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◆❑❚ ❝➛♠ ♥➢♠ ❝→❝ ✤è✐ t÷đ♥❣ tr✉② ✈➜♥✳ ✹ ❈➜✉ tró❝ ❝õ❛ ❧✉➟♥ →♥ ❚r♦♥❣ ❧✉➟♥ →♥✱ ❝❤ó♥❣ tỉ✐ ✤➲ ①✉➜t ♠ët ♣❤÷ì♥❣ t❤ù❝ t❤è♥❣ ♥❤➜t ✤➸ ♣❤→t ❤✐➺♥ ❝→❝ ✤è✐ t÷đ♥❣ ✸✲❉ ✤÷đ❝ tr✉② ✈➜♥ ð tr➯♥ ❜➔♥ ❝õ❛ ◆❑❚ tr♦♥❣ ♠ỉ✐ tr÷í♥❣ tr♦♥❣ ổ t ỗ ❝❤➼♥❤ ♥❤÷ ♠✐♥❤ ❤å❛ tr♦♥❣ ❤➻♥❤ ✸✳ Acceleration vector Microsoft Kinect RGB-D image Pre-processing step Point cloud representation Objects detection on RGB image Table plane detection 3-D objects location on the table plane 3-D objects model estimation 3-D objects information Fitting 3-D objects Candidates ❍➻♥❤ ✸✿ ▼æ ❤➻♥❤ tê♥❣ t❤➸ ❝õ❛ ❤➺ t❤è♥❣ ♣❤→t ❤✐➺♥ ✤è✐ t÷đ♥❣ ✸✲❉ tr➯♥ ♠➦t ❜➔♥ ❞ü❛ tr➯♥ tr✉② ✈➜♥ ❝õ❛ ♥❣÷í✐ ❦❤✐➳♠ t❤à✳ ◆ë✐ ỗ ữỡ ữ s ợ t ữỡ ổ t sỹ tt ♠ư❝ t✐➯✉ ❝❤➼♥❤ ❝õ❛ ♥❣❤✐➯♥ ❝ù✉✳ ❈❤ó♥❣ tỉ✐ ❝ơ♥❣ tr➻♥❤ ❜➔② ❜è✐ ❝↔♥❤✱ ❦❤â ❦❤➠♥ ✈➔ t❤→❝❤ t❤ù❝ ❝õ❛ ♥❣❤✐➯♥ ❝ù✉✳ ◆❤ú♥❣ ②➳✉ tè ♥➔② ❝â t❤➸ ✤÷đ❝ ❝↔✐ t❤✐➺♥ ❦❤✐ ❣✐↔✐ q✉②➳t ❝→❝ ✈➜♥ ✤➲ ❧✐➯♥ q✉❛♥ tr♦♥❣ ❧✉➟♥ →♥✳ ◆❣♦➔✐ r❛✱ ♠æ ❤➻♥❤ ✤➲ ①✉➜t ✈➔ ♥❤ú♥❣ ✤â♥❣ ❣â♣ ❝❤➼♥❤ tr♦♥❣ ❧✉➟♥ →♥ ♥➔② ❝ơ♥❣ ✤÷đ❝ tr➻♥❤ ❜➔②✳ ❼ ❈❤÷ì♥❣ ✶✿ ◆❣❤✐➯♥ ❝ù✉ ❧✐➯♥ q✉❛♥✿ ❈❤÷ì♥❣ ♥➔② ❝❤õ ②➳✉ 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Geometrical parameters estimation M Model evaluation M via (inlier ratio or Negative log-likelihood); Update the best model Update the number of iterations K adaptively (Eq 3.2) Model evaluation M via Negative Log-likehood; Update the best model Update the number of iterations K adaptively (Eq 3.2) Estimated Model RANSAC Iteration A point cloud Search good sampling based on Geometrical constraint based on (GS) Random sampling Estimation model; Compute the inlier ratio w Yes k=0: MLESAC k=1:w≥ wt: Yes k=1:w≥ wt: No As MLESAC Good samples (GS) w≥wt Compute Negative loglihood L, update the best model No k≤K No Estimated mode ❍➻♥❤ ✸✳✷✿ P❤➛♥ tr➯♥✿ q tt t ỹ tr P ữợ ỡ ỗ tr t ữủ trữợ õ t ữủ tr ữ ởt ②➳✉ ❝õ❛ t➼♥❤ ♥❤➜t q✉→♥✳ ❙❛✉ ✤â✱ ❝❤➾ s❛✉ ✈➔✐ ❧➛♥ ❧➦♣ ♠➝✉ ♥❣➝✉ ♥❤✐➯♥✱ ❝→❝ ù♥❣ ❝û ✈✐➯♥ ♠➝✉ tèt ❝â t❤➸ ✤↕t ✤÷đ❝✳ ✭✷✮ ❈→❝ ❜ë ♠➝✉ tè✐ t ỗ ❝→❝ r➔♥❣ ❜✉ë❝ ❤➻♥❤ ❤å❝ ❝õ❛ ✤è✐ t÷đ♥❣ q✉❛♥ t➙♠✳ ✭✸✮ ✣✐➲✉ ❦✐➺♥ ❞ø♥❣ ❝õ❛ t❤✉➟t t♦→♥ ❘❆◆❙❆❈ ♣❤ị ❤đ♣ ❝õ❛ ✭❍❛rt❧❡② ❡t ❛❧✳ ✷✵✵✸✮ ✤÷đ❝ sû ❞ư♥❣ ✤➸ t❤✉➟t t♦→♥ ❞ø♥❣ ♥❣❛② ❦❤✐ t➟♣ 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❉▲●❙ ✶✳✵✷ Acceleration vector Point cloud representation Microsoft Kinect Table plane detection RGB-D image 3-D objects located on the table plane Objects detection on RGB image RGB image 3-D objects model estimation 3-D objects information Detected table plane Point cloud representation 3-D Objects located on the table plane (m) (m) 3-D objects location, description for grasping Depth image Detected Objects ❍➻♥❤ ✹✳✷✵✿ ▼æ ❤➻♥❤ ✤➸ ♣❤→t tr✐➸♥ ❤➺ t❤è♥❣ ❤♦➔♥ ❝❤➾♥❤ ❝❤♦ ♣❤→t ❤✐➺♥ ❝→❝ ✤è✐ t÷đ♥❣ ✸✲❉ ❝â ❝➜✉ tró❝ ❤➻♥❤ ❤å❝ ❝ì ❜↔♥ t❤❡♦ ❝→❝ tr✉② ✈➜♥ ❝õ❛ ◆❑❚✳ ✹✳✷ P❤→t tr✐➸♥ ♠ët ❤➺ t❤è♥❣ trđ ❣✐ó♣ ❝❤♦ ♥❣÷í✐ ❦❤✐➳♠ t❤à ❚ø ❝→❝ ✤→♥❤ ❣✐→ tr➯♥✱ ❝❤ó♥❣ t❛ ❝â t❤➸ t❤➜② r➡♥❣ ♣❤÷ì♥❣ t❤ù❝ ❉▲●❙ ❝â ❦➳t q✉↔ tèt ♥❤➜t ✤➸ ♣❤→t ❤✐➺♥ ❝→❝ ✤è✐ t÷đ♥❣ ✸✲❉ ❝â ❝➜✉ tró❝ ❤➻♥❤ ❤å❝ ❝ì ❜↔♥ ❞ü❛ tr➯♥ tr✉② ✈➜♥ ❝õ❛ ◆❑❚✳ ❉♦ ✤â✱ ❤➺ t❤è♥❣ ❤♦➔♥ ❝❤➾♥❤ ✤÷đ❝ ♣❤→t tr✐➸♥ t❤❡♦ ♠ỉ ❤➻♥❤ ♥❤÷ tr♦♥❣ ❤➻♥❤ ✹✳✷✵✳ ✣➸ ♣❤→t ❤✐➺♥ ❝→❝ ✤è✐ t÷đ♥❣ ❞ü❛ tr➯♥ tr✉② ✈➜♥ ❝õ❛ ◆❑❚ tr➯♥ ❜➔♥ tr ổ trữớ ữợ ữủ tỹ ữ s❛✉✿ ✶✳ ❚↕♦ r❛ ✤→♠ ♠➙② ✤✐➸♠ ♠➔✉ s➢❝ tø ❤➻♥❤ ↔♥❤ ♠➔✉ ✈➔ ↔♥❤ 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Point cloud representation Microsoft Kinect Table plane detection RGB -D image 3- D objects located on the table plane Objects detection on RGB image RGB image 3- D objects model estimation 3- D objects... Kinect RGB -D image Pre-processing step Point cloud representation Objects detection on RGB image Table plane detection 3- D objects location on the table plane 3- D objects model estimation 3- D. .. objects information Detected table plane Point cloud representation 3- D Objects located on the table plane (m) (m) 3- D objects location, description for grasping Depth image Detected Objects