As mentioned in the previous sectio

As mentioned in the previous section, to put a cubic object passing through a square hole, the robot first needs to estimate the orientation of the object and then turns it to the same orientation as the hole. Provided Assumption (A1), a well-known algorithm relying only upon visual information to achieve this purpose is based on the image moments [22]. Fig. 5(a) illustrates the orientation of a cubic object defined in this study (the angle θc in the figure). According to [22], the image-moments-based approach estimates the angle θc by the orientation of an equivalent ellipse with the same twoorder centered moments as the object. This approach works well for an arbitrary object; however, it may fail to estimate the orientation of a regular polygon object (i.e., the cubic object considered here) since the corresponding equivalent ellipse is close to a circle. This problem highlights the importance of orientation estimation problem for the regular polygon objects. This section hence presents a novel image-based object orientation estimation algorithm that efficiently and accurately estimates the orientation of a geometric polygon object from a segmented image.

結果 (中文) 1:

如在上一节中提到，将通过一个方形的洞，立方对象机器人首先需要估计的对象方向，然后转身它到孔相同的方向。提供的假设 (A1)，只有依靠视觉信息来达到这一目的的知名算法基于图像矩 [22]。图 5 （a） 说明了立方在中定义对象 (在图中角 θ c) 这项研究的方向。根据 [22] 基于图像矩方法估计角 θ c 由同样的 twoorder 中心矩为对象的等效椭圆的方向。这种方法非常适合于任意的对象;然而，它可能无法估计的正多边形对象 （即，这里考虑的立方对象） 方向自相应等效椭圆是接近于一个圆。这个问题凸显出正多边形物体的方向估计问题的重要性。因此本节提供了高效、 准确地估计一个几何多边形对象从模型的分割图像的方向一种新的基于图像的对象方向估计算法。

結果 (中文) 2:

正如上一节中所提到的，把一个立方对象穿过方孔，机器人首先需要估计对象的方向，然后将其变成相同的方向的孔中。提供假设（A1），一公知的算法仅在可视信息来实现这一目的依靠基于所述图像的时刻[22]。图。图5（a）示出了在本研究中（在图中的角θc）所定义的立方体对象的方向。根据[22]，基于图像的时刻的办法估计通过用相同twoorder中心的时刻作为对象的等效椭圆的取向角θc。这种方法适用于任意的对象; 然而，它可能无法估计正多边形对象的方向（即，这里考虑的立方对象），因为相应的等效椭圆是接近圆形。这个问题突出方向估计问题的正多边形对象的重要性。本节中，因此提出了一种新的基于图像的对象方向估计算法能够有效地和准确地估计几何多边形对象从一个分割图像的方向。

結果 (中文) 3:

在前面的章节中提到的，把一个立方体的物体通过一个正方形的洞，机器人首先需要估计的对象的方向，然后将它变成相同的方向上的孔。提出假设（A1），一个著名的算法只依赖于视觉信息来达到这一目的是基于图像矩的[ 22 ]。图5（a）说明本研究定义了一个立方体对象的定位（角度θC中的人物）。根据[ 22 ]，图像矩法估计的角度θC由一个具有相同的二阶等效椭圆定位中心矩为对象。这种方法适用于一个任意的对象，但是，它可能无法估计的正多边形对象（即，在这里考虑的立方体对象）的方向，因为相应的等效椭圆是接近一个圆。这个问题突出了正多边形物体的方向估计问题的重要性。因此，本节提出了一种新的基于图像的对象方向估计算法，有效地和准确地估计从一个分段的图像的几何多边形对象的方向。