❇❐ ●■⑩❖ ❉Ö❈ ❱⑨ ✣⑨❖ ❚❸❖

❚❘×❮◆● ✣❸■ ❍➴❈ ❇⑩❈❍ ❑❍❖❆ ❍⑨ ◆❐■

▲➊ ❱❿◆ ❍Ò◆●

P❍⑩❚ ❍■➏◆ ❱⑨ ◆❍❾◆ ❉❸◆● ✣➮■ ❚×Ñ◆● ✸❉ ❍➱
❚❘Ñ ❙■◆❍ ❍❖❸❚ ❈Õ❆ ◆●×❮■ ❑❍■➌▼ ❚❍➚
◆❣➔♥❤✿ ❑❤♦❛ ❤å❝ ♠→② t➼♥❤
▼➣ sè✿ ✾✹✽✵✶✵✶

❚➶▼ ❚➁❚ ▲❯❾◆ ⑩◆ ❚■➌◆ ❙➒
❑❍❖❆ ❍➴❈ ▼⑩❨ ❚➑◆❍

❍➔ ◆ë✐ −✷✵✶✽


❈æ♥❣ tr➻♥❤ ✤÷ñ❝ ❤♦➔♥ t❤➔♥❤ t↕✐✿
❚r÷í♥❣ ✣↕✐ ❤å❝ ❇→❝❤ ❦❤♦❛ ❍➔ ◆ë✐

◆❣÷í✐ ❤÷î♥❣ ❞➝♥ ❦❤♦❛ ❤å❝✿
✶✳ ❚❙✳ ❱ô ❍↔✐
✷✳ P●❙✳ ❚❙✳ ◆❣✉②➵♥ ❚❤à ❚❤õ②

P❤↔♥ ❜✐➺♥ ✶✿ P●❙✳❚❙✳ ▲÷ì♥❣ ❈❤✐ ▼❛✐
P❤↔♥ ❜✐➺♥ ✷✿ P●❙✳❚❙✳ ▲➯ ❚❤❛♥❤ ❍➔
P❤↔♥ ❜✐➺♥ ✸✿ P●❙✳❚❙✳ ◆❣✉②➵♥ ◗✉❛♥❣ ❍♦❛♥

▲✉➟♥ →♥ s➩ ✤÷ñ❝ ❜↔♦ ✈➺ tr÷î❝ ❍ë✐ ✤ç♥❣ ✤→♥❤ ❣✐→ ❧✉➟♥ →♥ t✐➳♥ s➽
❝➜♣ ❚r÷í♥❣ ❤å♣ t↕✐ ❚r÷í♥❣ ✣↕✐ ❤å❝ ❇→❝❤ ❦❤♦❛ ❍➔ ◆ë✐✿
❱➔♦ ❤ç✐✳✳✳✳✳✳✳✳✳✳❣✐í✱ ♥❣➔②✳✳✳✳✳✳✳t❤→♥❣✳✳✳✳✳✳✳♥➠♠✳✳✳✳✳✳✳

❞ú ❧✐➺✉ ❝→❝ ✤è✐ t÷ñ♥❣ tr➯♥ ❜➔♥ ❝❤➾ ❧➔ ♠ët ♣❤➛♥ ❝â t❤➸ ♥❤➻♥ t❤➜② ❝õ❛ ✈➟t t❤➸ ♥❤÷ ♠➦t
tr÷î❝ ❝õ❛ ❝è❝✱ ❤ë♣ ❤♦➦❝ tr→✐ ❝➙②✳ ❚r♦♥❣ ❦❤✐ t❤æ♥❣ t✐♥ ♠➔ ◆❑❚ ❝➛♥ ❧➔ t❤æ♥❣ t✐♥ ✈➲ ✈à
tr➼✱ ❦➼❝❤ t❤÷î❝ ✈➔ ❤÷î♥❣ ✤➸ ❝➛♠ ♥➢♠ ♠ët ❝→❝❤ ❛♥ t♦➔♥✳ ❉♦ ✤â✱ ❝❤ó♥❣ tæ✐ sû ❞ö♥❣ ✧÷î❝
❧÷ñ♥❣ ❝➜✉ tró❝ ❤➻♥❤ ❤å❝ ❝õ❛ ✤è✐ t÷ñ♥❣ ✸✲❉✧ ✤➸ ÷î❝ ❧÷ñ♥❣ t❤æ♥❣ t✐♥ ❝õ❛ ❝→❝ ✤è✐ t÷ñ♥❣✳
❑❤✐ ❜✐➳t ✤è✐ t÷ñ♥❣ ✤÷ñ❝ tr✉② ✈➜♥ ❧➔ ♠ët ❝è❝ ❝➔ ♣❤➯✱ ❝❤ó♥❣ t❤÷í♥❣ ❧➔ ❤➻♥❤ trö ✈➔
♥➡♠ tr➯♥ ❜➔♥ ✭♠➦t ♣❤➥♥❣✮✱ ❤➺ t❤è♥❣ ❤é trñ ❝â t❤➸ ❣✐↔✐ q✉②➳t ❝→❝ tr✉② ✈➜♥ ❜➡♥❣ ❝→❝❤
÷î❝ ❧÷ñ♥❣ ❝➜✉ tró❝ ❤➻♥❤ ❤å❝ ❝ì ❜↔♥ tø ❞ú ❧✐➺✉ ✤→♠ ♠➙② ✤✐➸♠ t❤✉ ✤÷ñ❝✳ ❚❤æ♥❣ t✐♥ ❜✐➳t
tr÷î❝ ❦❤✐ q✉❛♥ s→t tø ♥❣ú ❝↔♥❤ t❤ü❝ t➳ ♥❤÷✿ ❝è❝ t❤÷í♥❣ ✤ù♥❣ tr➯♥ ❜➔♥✱ ❝→❝ r➔♥❣ ❜✉ë❝
t❤❡♦ ♥❣ú ❝↔♥❤ ♥❤÷ ❝→❝ ❜ù❝ t÷í♥❣ ✈✉æ♥❣ ❣â❝ ✈î✐ ♠➦t ♣❤➥♥❣ ❜➔♥❀ ❦➼❝❤ t❤÷î❝ ✈➔ ❝❤✐➲✉
❝❛♦ ❝õ❛ ✤è✐ t÷ñ♥❣ ✤÷ñ❝ tr✉② ✈➜♥ ❧➔ ❣✐î✐ ❤↕♥✳ ❈→❝ t❤æ♥❣ t✐♥ ♥➔② s➩ ❧➔ t❤æ♥❣ t✐♥ ❝â ❣✐→
trà ✤➸ ❝↔✐ t❤✐➺♥ ❤✐➺✉ s✉➜t ❝õ❛ ❤➺ t❤è♥❣✳
✶


ồ ởt ỳ tỹ ởt tr t r tr
ố tr t t tr ỹ ữớ
t tố ữủ t tr tr t
ú tổ t r ố tữủ tr õ t ữủ tổ q
ỡ õ trú ồ ỡ ữ t ữủ
ở trử ố s q õ q õ
ổ qt ữủ ữỡ ỹ tr ồ tr ỳ
tố trủ ú tớ t t ỡ õ ỹ
tr ỳ ỵ tữ ởt ổ qt Pt

tữủ ộ trủ ữớ t

ố

ữủ t õ ỗ ởt số ử


t ởt tố ộ trủ t ố tữủ ỹ tr tr
ừ ợ ở ồ q tr t ố
tữủ ỹ tr tr tr ổ trữớ tr
r ởt ự ử tỹ tổ t ổ t ừ ố
tữủ ộ trủ ố tữủ ừ ử ữủ
tr t ố tỹ t ữ ỏ s ũ

ỳ r ở t tự ừ
t ỳ ởt ởt ỏ sỷ ử ởt
tố ộ trủ ởt t t tr ừ tố ởt tr
r tr ố tữủ tr ổ tổ t ừ ố tữủ
tữợ tố ữủ t t ở ợ t
t ữủ tr ỹ ừ t t ữủ
tr ổ ữ tr ữợ ỹ tr ỳ t r ừ tố ỳ
t t õ ởt số t tự ữủ t ữ s
ỹ t ử ố tữủ q t r tỹ t ởt
ởt ỏ t ởt t t tr ỳ t t
ữủ tr õ t t ởt ố tữủ ởt
ữợ t ởt t t ữủ ởt ừ t
t õ ỳ ừ ố tữủ ữủ tr t ố
ỳ ỗ ở s t ữủ tứ t
tữớ ữ s ỳ
ỳ t tự ữợ ữủ t ố tữủ tứ
ởt
ố tữủ ữ õ ũ trú ồ tố ộ trủ



tr ố tữủ tổ ử tr ở số ỹ t
ố tr õ õ ũ ởt

õ õ t ởt ự s s tr ữỡ tự
ố tữủ tr ự t t q ữỡ tự
tốt t sỹ t ủ ừ tt ồ s ở ữợ ữủ ỳ
Pữỡ tự t ữ ừ ồ s t ố tữủ tr
t ở ữợ ữủ ỳ ữợ ữủ ổ ừ ừ
ố tữủ ữủ tr tr ỳ
õ õ Pt tr t ổ tố ỹ tr ữỡ tự t
t ố tữủ õ trú ồ ỡ tr ổ
trữớ ỏ t Pữỡ tự sỹ t ủ ừ ữỡ tự t
t ữỡ tự t ữợ ữủ ố tữủ Pữỡ
tự t t ữủ ử t tớ t t tr
t ố tữủ ữ t q t tố t õ t sỷ ử
ộ trủ ố tữủ tr



trú ừ
r ú tổ t ởt ữỡ tự tố t t
ố tữủ ữủ tr tr ừ tr ổ trữớ tr ổ
t ỗ ữ ồ tr
Acceleration
vector
Microsoft
Kinect

RGB-D
image

Pre-processing step
Point cloud

r ổ t ỳ õ õ tr
ụ ữủ tr
ữỡ ự q ữỡ ừ st tố
õ trủ ú t tt q
ỹ ởt tố trủ ú ữủ t ú tổ ụ tr
tt t ữợ ữủ ởt t tt t ố
tữủ
ữỡ r ữỡ t tự t t ỳ tứ
t ữỡ t t t t
ố tữủ q t ỹ tr ữỡ tự ỳ tớ
ỷ ỵ ỹ tr ỳ r ở ừ ỳ ú tổ t ữỡ
t t ợ
ữỡ ữỡ ổ t t ởt ở ữợ ữủ ỳ ợ ữợ
ữủ trú ồ ỡ tứ ỳ ừ ố tữủ
t t sỷ ử r ở ồ ồ tốt
ữợ ữủ ổ õ ú tổ sỷ ử r ở ỳ



❝↔♥❤ ✤➸ ❝↔✐ t❤✐➺♥ ❦➳t q✉↔ ÷î❝ ❧÷ñ♥❣✳
❼ ❈❤÷ì♥❣ ✹✿ ❈❤÷ì♥❣ ♥➔② ✤➲ ①✉➜t ♠ët ♣❤÷ì♥❣ t❤ù❝ t❤è♥❣ ♥❤➜t ❝❤♦ ✈✐➺❝ ♣❤→t ❤✐➺♥
❝→❝ ✤è✐ t÷ñ♥❣ ✸✲❉ ❞ü❛ tr➯♥ tr✉② ✈➜♥ ❝õ❛ ◆❑❚ ♠➔ ❦❤❛✐ t❤→❝ ❤✐➺✉ ♥➠♥❣ ❝õ❛ ❤å❝
s➙✉ ✈➔ t❤✉➟t t♦→♥ ÷î❝ ❧÷ñ♥❣ ❜➲♥ ✈ú♥❣ ✤➣ ✤➲ ①✉➜t ✤➸ ÷î❝ ❧÷ñ♥❣ ♠æ ❤➻♥❤ ✤➛② ✤õ
❝õ❛ ✤è✐ t÷ñ♥❣✳ P❤÷ì♥❣ t❤ù❝ ♥➔② ✤÷ñ❝ ✤→♥❤ ❣✐→ ✈➔ s♦ s→♥❤ ✈î✐ ❝→❝ ♣❤÷ì♥❣ ♣❤→♣
t✐➯♥ t✐➳♥ ❦❤→❝✳ ✣ç♥❣ t❤í✐ ♠ët ù♥❣ ❞ö♥❣ ❤♦➔♥ ❝❤➾♥❤ ❝❤♦ ✈✐➺❝ ♣❤→t ❤✐➺♥ ✤è✐ t÷ñ♥❣
✸✲❉ ✈➔ ❝✉♥❣ ❝➜♣ ❝→❝ t❤æ♥❣ t✐♥ trñ ❣✐ó♣ ❝➛♠ ♥➢♠ ❝❤♦ ◆❑❚ ❝ô♥❣ ✤÷ñ❝ ♠æ t↔✱
t❤✐➳t ❧➟♣ ✈➔ ✤→♥❤ ❣✐→✳
❼ ❈❤÷ì♥❣ ✺✿ ❑➳t ❧✉➟♥ ✈➔ ❝→❝ ♥❣❤✐➯♥ ❝ù✉ tr♦♥❣ t÷ì♥❣ ❧❛✐✿ ❈❤ó♥❣ tæ✐ ❦➳t ❧✉➟♥ ❝→❝
❦➳t q✉↔ ♥❣❤✐➯♥ ❝ù✉ ✈➔ t❤↔♦ ❧✉➟♥ ✈➲ ♥❤ú♥❣ ❤↕♥ ❝❤➳ ❝õ❛ ❝→❝ ♣❤÷ì♥❣ t❤ù❝ ✤÷ñ❝ ✤➲
①✉➜t✳ ❈→❝ ❤÷î♥❣ ♥❣❤✐➯♥ ❝ù✉ t✐➳♣ t❤❡♦ ✤÷ñ❝ ♠æ t↔ tr♦♥❣ t÷ì♥❣ ❧❛✐✳






tt t ữợ ữủ t t

ỡ ữủ tt t ữợ ữủ trú ồ


t t t ừ õ

Pt ố tữủ tứ ỳ



ữợ t ỹ tr sỹ t ố tữủ



Pữỡ tự ỹ tr ồ





ì


Pì PP P



f x 0 cx


Hm = 0 fy cy
0 0 1
cx , cy t ừ fx fy t ỹ ừ

Pữỡ tự t t t




Pt t tr ử q trồ ố ợ
ự ử ừ t t ổ rt ú ữớ ũ t
t ỗ t q t ử ố t tr ữớ t
t t tr
ữủ t tr ỹ tr ỳ tố ữủ
t ự t ữủ t t ự ỷ
t



ự q



Pữỡ tự t



Depth

Organized
point cloud
representation

Plane
segmentation

Plane
classification

Table
plane

ổ t t t
D(xi , yi ) tr ở s ừ ith ừ tr t

(xc , yc ) N số ợ tữợ n n n n

P t
tr tt ừ t ữủ ữ r tr tt t tr
t ừ t

Pt tr t t
t q ừ ữợ t ỳ t ổ õ ợ tr tố
õ ú tổ trử y ừ trử tồ ở õ s s ợ tr tố
ứ r ở ừ ỳ t t t tr
õ õ tở t õ tr y ọ t

P❤÷ì♥❣ t❤ù❝
✶
P❤÷ì♥❣ t❤ù❝
✷
P❤÷ì♥❣ t❤ù❝
✤➲ ①✉➜t

✬▼■❈❆✸❉✬

(%)✳

❊▼✶

✣ë ✤♦ ✤→♥❤ ❣✐→
❑❤æ♥❣ ♣❤→t ❑❤✉♥❣
❊▼✷ ❊▼✸ ❚r✉♥❣ ❜➻♥❤
❤➻♥❤✴s
❤✐➺♥

✽✼✳✹✸

✽✼✳✷✻

✼✶✳✼✼

✽✷✳✶✺

✶✳✷

✵✳✷


❊▼✶

✣ë ✤♦ ✤→♥❤ ❣✐→
❑❤æ♥❣ ♣❤→t ❦❤✉♥❣
❊▼✷ ❊▼✸ ❚r✉♥❣ ❜➻♥❤
❤➻♥❤✴s
❤✐➺♥

✽✼✳✸✾

✻✽✳✹✼

✾✽✳✶✾

✽✹✳✻✽

✵✳✵

✶✳✶✾

✽✼✳✸✾

✻✽✳✹✼

✾✺✳✹✾

✽✸✳✼✽

✵✳✵


✷✳✷✳✺

❚❤↔♦ ❧✉➟♥

❚r♦♥❣ ✈✐➺❝ ♥➔②✱ ♠ët ♣❤÷ì♥❣ t❤ù❝ ✤➸ ♣❤→t ❤✐➺♥ ♠➦t ♣❤➥♥❣ ❜➔♥ sû ❞ö♥❣ ❣✐↔♠ ❞ú
❧✐➺✉✱ ✈❡❝t♦r ❣✐❛ tè❝ ✈➔ ❝➜✉ tró❝ ✤→♠ ♠➙② ✤✐➸♠ ❝â ❝➜✉ tró❝ t❤✉ ✤÷ñ❝ tø ↔♥❤ ♠➔✉ ✈➔ ✤ë
s➙✉ ❝õ❛ ❝↔♠ ❜✐➳♥ ▼❙ ❑✐♥❡❝t ✤÷ñ❝ ✤➲ ①✉➜t✳

✶✵


P t ố tữủ q t tr


trử tồ ở



P t t ố tữủ q t





ì

ì ìẹ ể
ì ìẹ
ệ


ờ q ữợ ữủ ỳ ữủ t
ữợ ữủ t số ừ ởt trú ồ ỡ ởt ổ
ữ ữủ t tr tr ũ ừ ồ số
tố t tứ ởt s õ t số ổ ữủ ữợ
ữủ t t tữớ ổ t tớ t t ổ
tt tỷ tt õ t ữủ ồ Pữỡ ữủ t ừ
ú tổ tr ữợ ũ ừ ỹ tr ố ừ
t õ t ộ
ở tố t ữủ tỹ q tr ữủ ồ õ
tr ỳ ỗ t õ t t ữủ õ ởt ữù



No

A point
cloud

Randomly
sampling a
minimal subset

Geometrical
parameters
estimation M

Randomly
sampling
a minimal


Searching good
samples using
geometrical
constraints
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


Estimated mode

P tr ờ q tt t ỹ tr
P ữợ ỡ ỗ tr ừ
t ữủ trữợ õ t ữủ tr ữ ởt ừ t t
q õ s ự ỷ tốt õ t t
ữủ ở tố t ỗ ừ r ở
ồ ừ ố tữủ q t ứ ừ tt t ũ
ủ ừ rt t ữủ sỷ ử tt t ứ t tố
t ữủ t t số ừ ữợ ữủ t ọ ỡ số t ữủ
ứ tt t ữợ ữủ ởt t t tốt
số K ổ tự

K=

log(1 p)
log(1 ws )

(3.2)

tr õ p st t ữủ ổ ổ t ỳ s số tố t tt
ữợ ữủ ởt ổ w t tr ừ ở t tr





✸✳✶✳✸✳✷ P❤➙♥ t➼❝❤ ❤➻♥❤ ❤å❝ ✈➔ ❝→❝ r➔♥❣ ❜✉ë❝ ❝❤♦ ❧ü❛ ❝❤å♥ ♠➝✉ tèt
❚r♦♥❣ ❝→❝ ♣❤➛♥ t✐➳♣ t❤❡♦✱ ❝❤ó♥❣ tæ✐ tr➻♥❤ ❜➔② q✉→ tr➻♥❤ ÷î❝ ❧÷ñ♥❣ ❝→❝ ❝➜✉ tró❝
❤➻♥❤ ❤å❝ ✸✲❉✳ ❉ü❛ tr➯♥ ♣❤➙♥ t➼❝❤ ❤➻♥❤ ❤å❝ ♥➔②✱ ❝→❝ r➔♥❣ ❜✉ë❝ ❧✐➯♥ q✉❛♥ ✤÷ñ❝ ✤÷❛ r❛

cp = arg

min

{♥1 · ♥∗2 }

p2 ∈{Un \p1 }

(3.4)

❘➔♥❣ ❜✉ë❝ tr♦♥❣ ❝æ♥❣ t❤ù❝ ✭✸✳✹✮ ❣✐ó♣ ✈✐➺❝ t➻♠ ✤÷ñ❝ ❝→❝ ♠➝✉ tèt ❝❤♦ ÷î❝ ❧÷ñ♥❣ ♠æ
❤➻♥❤ ❤➻♥❤ trö✳

✸✳✶✳✹

❚❤➼ ♥❣❤✐➺♠ ❦➳t q✉↔ ❝õ❛ ❜ë ÷î❝ ❧÷ñ♥❣ ❜➲♥ ✈ú♥❣

✸✳✶✳✹✳✶ ❈ì sð ❞ú ❧✐➺✉ ✤→♥❤ ❣✐→ ❝õ❛ ❜ë ÷î❝ ❧÷ñ♥❣ ❜➲♥ ✈ú♥❣
❈❤ó♥❣ tæ✐ ❝ô♥❣ t↕♦ r❛ ❝→❝ ✤✐➸♠ ♥❣➝✉ ♥❤✐➯♥ t❤❡♦ ❝➜✉ tró❝ ❤➻♥❤ trö✱ ❤➻♥❤ ❝➛✉✱ ❤➻♥❤
♥â♥✳ ✣è✐ ✈î✐ ❝→❝ ✤è✐ t÷ñ♥❣ ❤➻♥❤ trö✱ t➟♣ ❞ú ❧✐➺✉ ✤÷ñ❝ t❤✉ t❤➟♣ tø t➟♣ ❞ú ❧✐➺✉ ✤➣ ❝æ♥❣

✶✸


PlaneY

c

p2



Ic

n2

n1

n2
p1

Estimated
cylinder

p2
(e)

(f)

tổ số ồ ừ t t trử t
t ồ ữợ ữủ ởt ố tữủ trử ồ r ở
ồ ữủ ử tr t q ừ trử ữợ ữủ ữủ tứ ởt
ữỡ ọ
ở t

t t số ồ ữợ t ởt ố tữủ trử
tứ ởt ữ ổ t tr trử ữợ ữủ ử tứ
ởt r p1 ởt tr p2 ữ ữủ t õ ữợ ữủ ổ
tỡ t n1 n2 tr t ữủ ữợ ữủ
ố ự ố tữủ tở õ t t trử tự ố ợ ố
tữủ t ỳ ỗ q õ ữủ t t tứ ố tỹ

✵✳✵✺
✵✳✵✻
✵✳✶✼
✵✳✵✹
EA (deg.) ✸✳✶✷
✹✳✵✷
✺✳✽✼
✷✳✽✶
Er (%)
✶✳✺✹
✷✳✸✸
✼✳✺✹
✶✳✵✷
Ew (%)
✷✸✳✵✶ ✸✶✳✺✸ ✽✺✳✻✺ ✸✸✳✹✸
Sd
✸✽✵✶✳✾✺ ✸✽✵✸✳✻✷ ✸✼✼✹✳✼✼ ✸✽✵✹✳✷✼
✬❤➻♥❤
tp (ms)
✶✵✳✻✽ ✷✸✳✹✺ ✶✼✷✽✳✷✶
✾✳✹✻
❝➛✉ ✶✬
Ed (cm)
✵✳✵✺ ✵✳✵✼ ✶✳✼✶ ✵✳✵✽
Er (%)
✷✳✾✷
✹✳✶✷ ✷✵✸✳✻✵
✺✳✶✺
Ew (%)
✷✹✳✽✾ ✸✼✳✽✻ ✻✽✳✸✷ ✹✵✳✼✹

✺✷✳✵✸
✵✳✵✺
✵✳✾✸
✷✳✽✹
✼✳✵✷
✷✳✹✵ ✶✶✷✳✵✻
✷✸✳✻✸
✺✼✳✼✻
✸✺✺✽✳✵✻ ✸✾✵✹✳✷✷
✸✶✳✺✼
✷✳✾✻
✻✳✹✽
✵✳✷✶
✵✳✾✼
✵✳✵✺
✶✼✳✺✷
✻✸✳✻✵
✷✳✻✶
✸✵✳✶✶
✽✻✳✶✺ ✷✹✳✹✵
✷✷✾✽✳✵✸ ✶✸✼✸✵✳✺✸ ✷✷✷✸✳✶✹
✶✷✺✽✳✵✼ ✷✵✻✳✶✼ ✶✽✽✳✹
✻✳✼✾
✶✹✳✺✹
✹✳✼✼
✷✵✳✷✷
✺✹✳✹✹ ✶✼✳✷✶

✲ ❚❤í✐ ❣✐❛♥ ①û ❧þ tp ✤÷ñ❝ t➼♥❤ ❜➡♥❣ ♠✐❧✐ ❣✐➙② ✭♠s✮✳ Tp ❝➔♥❣ ♥❤ä ❧➔ t❤✉➟t t♦→♥
♥❤❛♥❤✳










trử

ố
trử

ỗ

trử

ố ỗ

trử

s

w

%






t q tr tr ở ỳ q tự
õ tự t ỳ tỹ ữủ t q tố

ỳ ở
Pữỡ tự




õ

w(%)
Sd
tp (ms)
Er (%)
w(%)
Sd
tp (ms)
EA (deg.)
Er (%)

P P







r➔♥❣ ❜✉ë❝
Ea (deg.)
Er (%)
tp (ms)
▼▲❊❙❆❈
✹✻✳✹✼
✾✷✳✽✺
✶✽✳✶✵
❞ú ❧✐➺✉
●❈❙❆❈
✸✻✳✶✼
✽✶✳✵✶
✶✸✳✺✶
✶
▼▲❊❙❆❈
✹✼✳✺✻
✺✵✳✼✽
✷✺✳✽✾
❉ú ❧✐➺✉
●❈❙❆❈
✹✵✳✻✽
✸✽✳✷✾
✶✽✳✸✽
✷
▼▲❊❙❆❈
✹✺✳✸✷
✹✽✳✹✽
✷✷✳✼✺
❉ú ❧✐➺✉
●❈❙❆❈

❈❍×❒◆● ✹

P❍⑩❚ ❍■➏◆ ❱⑨ ×❰❈ ▲×Ñ◆● ▼➷ ❍➐◆❍ ✣❺❨ ✣Õ
❈Õ❆ ✣➮■ ❚×Ñ◆● ✸✲❉ ❱⑨ P❍⑩❚ ❚❘■➎◆ Ù◆●
❉Ö◆●
✹✳✶ P❤→t ❤✐➺♥ ✤è✐ t÷ñ♥❣ ✸✲❉
✹✳✶✳✶

❑❤ð✐ ✤➛✉

❈→❝ ✤è✐ t÷ñ♥❣ q✉❛♥ t➙♠ ✤÷ñ❝ ✤➦t tr➯♥ ♠➦t ♣❤➥♥❣ ❜➔♥ ✈➔ ❧➔ ❝→❝ ✤è✐ t÷ñ♥❣ ❝â ❝➜✉
tró❝ ❤➻♥❤ ❤å❝ ✤ì♥ ❣✐↔♥ ✭✈➼ ❞ö✿ ❝è❝ ❝➔ ♣❤➯✱ ❧å✱ ❝❤❛✐✱ ❧♦♥ s♦❞❛ ❧➔ ❤➻♥❤ trö✱ ❜â♥❣ ✤→✱ ❤♦❛
✶✼


t q tr t t t tr

ở
ỳ



ớ

ỷ ỵ

tp s
ở tr ở ở tr ở
Pữỡ tự
ỗ



ự q



ởt ự s s ừ t ố tữủ

Pữỡ tự ỹ tr ồ t trú ồ ỡ
P
Pữỡ sỷ ử t trú ồ ỡ P ừ
t tr ừ ố tữủ

t ủ ử ố tữủ trữ ố ữợ
ữợ ữủ ổ ừ
t ủ ừ ồ s t ỹ ổ ừ
ừ ố tữủ
t ởt ỳ t õ tữợ c ì c
sỷ ử trữ tứ t ở ỹ ố tữủ ộ ổ ừ ữợ



t t q






ỡ s ỳ t t


ỳ







ớ ỷ ỵ tr ừ t ố tữủ
trử tr t ỳ t tự

ớ ỷ ỵ tr
ỳ ở Pữỡ tự ừ t ố tữủ
tp s
P

ỳ





P

ỳ






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

ổ t tr tố t
ố tữủ õ trú ồ ỡ t tr ừ

Pt tr ởt tố trủ ú ữớ t
ứ tr ú t õ t t r ữỡ tự õ t q
tốt t t ố tữủ õ trú ồ ỡ ỹ tr tr
ừ õ tố ữủ t tr t ổ ữ tr
t ố tữủ ỹ tr tr ừ tr tr ổ
trữớ ữợ ữủ tỹ ữ s
r s tứ ở s sỷ ử ỳ



õ t t



t q

ứ tt tỷ ừ tố ữủ ổ t tr
ỡ s ỳ ỗ ợ ộ õ
tố ở t t ỳ ừ t

t ố tữủ
t ố tữủ t tr ừ ú tổ
ỳ ố t t t t
ú t ữ sỷ ử ở
t t t ố ú tổ ụ
ỳ ố t t T1 t ố tữủ trử T2
t ố tữủ ú ữủ tr tr



t ố tữủ tr ú tổ sỷ ử
ở ố tữủ ố ữủ ợ ữủ sỷ ử ữ
t ỗ ừ ữỡ tr ữủ ổ ố tr t
ú tổ tỹ ồ tr ỳ tỷ tr ỳ t
ỳ ữủ ổ ố tr t ởt t ố tữủ ú t
t ú tọ t T1 t ố tữủ trử T2
t ố tữủ t q tr ừ t ố
tữủ t tr sỷ ử ữỡ ữủ t tr

t q tr ừ t ố tữủ tr


ì

ì P

t
r ú tổ t ởt ở ữợ ữủ ỳ ợ ữủ
ồ tr strts sss ữợ ữủ
trú ồ ỡ ử trử õ tứ ỳ
ừ ố tữủ ỳ õ t ự tợ t t
ởt t ữủ t tứ tt t õ t tr
ữợ ổ ố ữ õ
ồ õ ừ ữủ ồ tốt ữợ ữủ ổ
ú ỹ tr r ở ồ ữủ t tứ q tr t
ồ ữủ s s ợ t ừ ữợ ữủ
trú ồ ỡ tr ỳ s ỳ tỹ ừ ố tữủ tr
ttrst
ttrst
ttrst




ổ trữớ t q tr t tốt ỡ t ừ
ữợ ữủ trú ồ ỡ tứ
ú tổ ụ t sỷ ử r ở ừ ỳ t t q
ữợ ữủ ừ ố tữủ õ trú ồ ỡ ở t ỳ
tứ ố ừ ổ trữớ ố tữủ q t ừ
tr õ tr t t ữủ ừ t ởt
r ở ỳ q trồ ố tữủ tữớ õ trữớ ủ ự




r ữợ t t ởt số r ở ỳ ự
t tr s ổ ọ ỡ ừ t s ợ t
s ợ ởt ữù
t ố tữủ tổ t s ữủ sỷ ử t ủ ợ
tổ t s ổ ở ừ
s t ữủ tứ t ổ ừ tốt t
ỡ q t ỡ ỳ ở s ổ õ õ
st ừ ữỡ t õ t ữủ t tr ữớ
ũ ự q q s ợ ố tữủ
ộ trú ồ ỡ sỷ ử ởt r ở õ số
ữủ ố tữủ õ t ữợ ữủ ữủ
ở ỳ ữủ ử ởt số ố tữủ trú ồ
õ trử
tố ữủ t tớ ồ ố tữủ
ố tữủ ữủ t ổ t õ ố tữủ
trử õ ố tữủ r ú tổ ữ qt ữủ
t ố tữủ õ trú ồ ự t ữ sỷ
ử r ở tr t ố tữủ ữủ t
trú ồ ỡ

ự t t
ổ ỳ ợ tr ỏ ỳ ừ ự ủ ỵ
ú tổ ỳ ữợ ự tr tữỡ


ở ữợ ữủ ỳ ữợ ữủ trú ồ ỡ ú
tổ t r ở ồ ữợ ữủ trú