Abstract-snabbt expandera internetresurser och trådlösa nätverk har potential att befria robotar och automationssystem från begränsad ombord beräkning, minne och programvara. "Cloud Robotics" beskriver ett tillvägagångssätt som erkänner den breda tillgängligheten av nätverk och innehåller opensource element för att kraftigt utvidga tidigare begrepp av "Online Robots" och "Networked Robots". I den här artikeln överväger vi hur molnbaserade data och beräkningar kan underlätta 3D robot grepp. Vi presenterar en systemarkitektur, implementerad prototyp och inledande experimentella data för ett molnbaserat robotgripsystem som innehåller en Willow Garage PR2-robot med inbyggda färg- och djupkameror, Googles egenutvecklade objektigenkänningsmotor, Point Cloud Library (PCL) för pose estimering, Columbia Universitys GraspIt! verktygslåda och OpenRAVE för 3D-gripning och vår tidigare metod för provtagningsbaserad greppanalys för att hantera osäkerhet i pose. Vi rapporterar data från experiment i erkännande (en recall-frekvens på 80% för objekten i vår testuppsättning), pose estimering (felfrekvens under 14%), och gripa (felfrekvens under 23%) och initiala resultat på recall och falska positiva i större datamängder med hjälp av förtroendeåtgärder.
I REF presenterar författarna en systemarkitektur för en molnbaserad robotgrip som använder massiv parallell beräkningskraft och delning i realtid av stora dataresurser.
Cloud-based robot grasping with the google object recognition engine
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}