Abstract-En djupinlärning arkitektur föreslås för att förutsäga förståeliga platser för robotisk manipulation. Den tar hänsyn till situationer där inga, ett eller flera objekt ses. Genom att definiera inlärningsproblemet att klassificeras med noll hypotes konkurrens i stället för regression, det djupa neurala nätverket med rött, grönt, blått och djup (RGB-D) bildingång förutsäger flera grepp kandidater för ett enda objekt eller flera objekt, i ett enda skott. Metoden överträffar state-of-the-art metoder på Cornell dataset med 96,0% och 96,1% noggrannhet på bildwise respektive objektwise splits. Utvärdering på en multiobject dataset illustrerar generalisering förmåga av arkitekturen. Grasping experiment uppnå 96,0% förstå lokalisering och 89,0% greppa framgångsfrekvenser på en test uppsättning av hushållsföremål. Processen i realtid tar mindre än 0,25 s från bild till plan.
Chu och al. REF föreslår en ny arkitektur som kan förutsäga flera grepp för flera objekt samtidigt istället för för ett enda objekt.
Real-World Multiobject, Multigrasp Detection
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}