Abstract-Grasp ett specifikt mål i objekt stapling och överlappande scener är en nödvändig och utmanande uppgift för praktisk användning av robotiskt grepp. I detta dokument föreslår vi en robotiskt grepp detektionsalgoritm baserad på Region of Interest (RoI) för att samtidigt upptäcka mål och deras grepp i objekt överlappande scener. Vår föreslagna algoritm använder Regioner av intresse (RoI) för att upptäcka grepp när du gör klassificering och plats regression av mål. För att träna nätverket bidrar vi med ett mycket större multi-objekt grepp dataset än Cornell Grasp Dataset, som är baserat på Visual Manipulation Relationship Dataset. Experimentella resultat visar att vår algoritm uppnår 24,9 % missfrekvens på 1FPPI och 68,2 % mAP med grepp om vår datauppsättning. Robotiska experiment visar att vår föreslagna algoritm kan hjälpa robotar att förstå specifika mål i multi-objekt scener med 84% framgång.
Vårt tidigare arbete REF upptäcker grepp om regioner av intresse med kopplingen mellan upptäckta grepp och objekt, vilket gör det möjligt för roboten att förstå specifika mål i objekt belamrande scener.
RoI-based Robotic Grasp Detection in Object Overlapping Scenes Using Convolutional Neural Network.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}