Abstract-Ges en bild och en anpassad djup karta över ett objekt, vårt mål är att uppskatta den fullständiga 7-dimensionella gripar konfigurationen - dess 3D-plats, 3D-orientering och griparen öppningsbredd. Nyligen, lärande algoritmer har framgångsrikt tillämpas för att förstå nya objekt-en som inte setts av roboten tidigare. Även om dessa metoder använder lågdimensionella representationer såsom en "grasping point" eller ett "par av punkter" som kanske är lättare att lära, de bara delvis representerar gripar konfiguration och därmed är suboptimal. Vi föreslår att lära oss en ny "grasping rektangel" representation: en orienterad rektangel i bildplanet. Den tar hänsyn till placeringen, orienteringen samt griparens öppningsbredd. Att sluta sig till en sådan representation är emellertid mycket dyrt. I detta arbete presenterar vi en tvåstegsprocess där det första steget beskär sökutrymmet effektivt med hjälp av vissa funktioner som är snabba att beräkna. För de återstående få fallen använder det andra steget avancerade funktioner för att exakt välja ett bra grepp. I våra omfattande experiment visar vi att vår robot framgångsrikt använder vår algoritm för att plocka upp en mängd nya objekt.
Dessa representationer representerade dock inte troget den 7-dimensionella gripkonfigurationen och dess inneboende mekaniska begränsningar, vilket ledde till utformningen av grepprektangeln i REF 2011.
Efficient grasping from RGBD images: Learning using a new rectangle representation
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}