I detta dokument behandlas problemet med greppet som en upptäckt i punktmolnen. Vi följer en allmän algoritmisk struktur som först genererar en stor uppsättning 6-DOF grepp kandidater och sedan klassificerar var och en av dem som ett bra eller ett dåligt grepp. Vårt fokus i detta dokument är att förbättra det andra steget genom att använda djupsensorskanningar från stora online-dataset för att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk. Vi föreslår två nya presentationer av gripa kandidater, och vi kvantifierar effekten av att använda tidigare kunskap i två former: instans eller kategori kunskap om objektet som ska fångas, och förutbildning nätverket på simulerade djupdata som erhållits från idealiserade CAD-modeller. Vår analys visar att en mer informativ grepp kandidatrepresentation samt förutbildning och förkunskaper avsevärt förbättrar greppdetektion. Vi utvärderar vår strategi på en Baxter Research Robot och visar en genomsnittlig griphastighet på 93% i tät rörmokeri. Detta är en 20-procentig förbättring jämfört med vårt tidigare arbete.
I REF, en stor uppsättning grepp genereras direkt från punktmolnet och utvärderas med hjälp av konvolutionella neurala nätverk, få bra grepp framgång resultat.
High precision grasp pose detection in dense clutter
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}