Vi presenterar en databas och ett programvaruverktyg, VisGraB, för benchmarking av metoder för visionsbaserat grepp av okända objekt utan tidigare objektkunskap. Riktmärket är en kombinerad verklighet och simulerad experimentell installation. Stereobilder av verkliga scener som innehåller flera objekt i olika konfigurationer ingår i databasen. Användaren måste tillhandahålla en metod för att fatta generation baserat på den verkliga visuella indata. Därefter planeras, genomförs och utvärderas greppen av den medföljande greppsimulatorn där flera greppkvalitetsåtgärder används för utvärdering. Denna inställning har fördelen att ett stort antal grepp kan utföras och utvärderas samtidigt som man hanterar dynamik och buller och osäkerhet som finns i de verkliga bilderna. VisGraB möjliggör en rättvis jämförelse mellan olika greppmetoder. Användaren behöver dessutom inte ta itu med robothårdvaran, med fokus på visionsmetoderna istället. Som utgångspunkt ingår referensresultat i vår strategi.
VisGraB-riktmärket REF presenterar en verktygslåda för att utvärdera visionsbaserade greppplanerare i simulering.
VisGraB: A Benchmark for Vision-Based Grasping
{'venue': None, 'journal': 'Paladyn, Journal of Behavioral Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}