Abstract-För att minska tiden för datainsamling för djupinlärning av robusta robotiska grepp planer, utforskar vi utbildning från en syntetisk datauppsättning på 6,7 miljoner punktmoln, grepp och analytiska grepp mätvärden genererade från tusentals 3D-modeller från Dex-Net 1.0 i randomiserade poser på en tabell. Vi använder den resulterande dataset, DexNet 2.0, för att träna en Grasp Quality Convolutional Neural Network (GQ-CNN) modell som snabbt förutspår sannolikheten för framgång av grepp från djupbilder, där grepp anges som planläge, vinkel, och djup av en gripare i förhållande till en RGB-D sensor. Experiment med över 1000 försök på en ABB YuMi jämföra grepp planeringsmetoder på singulerade objekt tyder på att en GQ-CNN tränas med endast syntetiska data från Dex-Net 2.0 kan användas för att planera grepp i 0.8s med en framgångsgrad på 93% på åtta kända objekt med kontradiktorisk geometri och är 3× snabbare än att registrera punktmoln till en förkomputerad datauppsättning av objekt och indexering grepp. Dex-Net 2.0 gripa planeraren har också den högsta framgången på en datauppsättning av 10 nya stela objekt och uppnår 99% precision (ett falskt positivt av 69 grepp klassas som robust) på en datauppsättning av 40 nya hushållsföremål, varav några är ledade eller deformerbara. Kod, datauppsättningar, videor och kompletterande material finns på http://berkeleyautomation.github.io/dex-net.
Mahler m.fl. föreslagna Dex-Net 2.0 med GQ-CNN som uppskattar grepp för parallella gripare från en enda djup bild tränad med syntetiska punkt-cloud data REF.
Dex-Net 2.0: Deep Learning to Plan Robust Grasps with Synthetic Point Clouds and Analytic Grasp Metrics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}