Abstract-This paper presenterar en realtid, objekt-oberoende grepp syntes metod som kan användas för sluten-loop grepp. Vår föreslagna Generativ Grasping Convolutional Neural Network (GG-CNN) förutspår kvaliteten och posen av grepp vid varje pixel. Denna en-till-en-kartläggning från en djupbild övervinner begränsningar av nuvarande djuplärande greppteknik genom att undvika diskret provtagning av greppkandidater och långa beräkningstider. Dessutom är vår GG-CNN mindre vidd samtidigt som vi upptäcker stabila grepp med motsvarande prestanda som aktuella toppmoderna tekniker. Den lätta och enkelpassagerande naturen hos vår GG-CNN möjliggör sluten loopkontroll på upp till 50 Hz, vilket möjliggör exakt grepp i icke-statiska miljöer där föremål rör sig och i närvaro av robotkontrollosäkerheter. I våra verkliga tester, uppnår vi en 83% grepp framgång på en uppsättning tidigare osynliga objekt med kontradiktorisk geometri och 88% på en uppsättning hushållsföremål som flyttas under greppförsöket. Vi uppnår också 81% noggrannhet när vi greppar i dynamisk rörmokeri.
En GG-CNN föreslås av REF.
Closing the Loop for Robotic Grasping: A Real-time, Generative Grasp Synthesis Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}