Detta papper presenterar ett robotiskt pick-and-place-system som är kapabelt att greppa och känna igen både kända och nya objekt i belamrade miljöer. Det viktigaste nya inslaget i systemet är att det hanterar ett brett spektrum av objektkategorier utan att behöva några uppgiftsspecifika träningsdata för nya objekt. För att uppnå detta, använder den först en kategori-agnostisk Foreignance förutsägelse algoritm för att välja och köra bland fyra olika grepp primitiva beteenden. Den känner sedan igen utvalda objekt med en cross-domain bildklassificering ram som matchar observerade bilder till produktbilder. Eftersom produktbilder är lätt tillgängliga för ett brett utbud av objekt (t.ex. från webben), fungerar systemet out-of-the-box för nya objekt utan att kräva ytterligare träningsdata. Uttömmande experimentella resultat visar att vår multifordance-gripande uppnår hög framgångsgrad för ett brett utbud av objekt i skräp, och vår igenkänningsalgoritm uppnår hög noggrannhet för både kända och nya greppade objekt. Tillvägagångssättet var en del av MIT-Princeton Team system som tog 1: a plats i stuvning uppgift på 2017 Amazon Robotics Challenge. Alla koder, datauppsättningar och förtränade modeller finns tillgängliga online på
I REF föreslår författarna ett grepp-först-nu igenkännande arbetsflöde för robotiskt grepp och det uppnår hög prestanda i stuvningsuppgiften på Amazon Robotics Challenge.
Robotic Pick-and-Place of Novel Objects in Clutter with Multi-Affordance Grasping and Cross-Domain Image Matching
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}