Vi anser att problemet med att upptäcka robotiska grepp i en RGB-D-vy av en scen som innehåller objekt. I detta arbete tillämpar vi ett djupt lärande för att lösa detta problem, vilket undviker tidskrävande handdesign av funktioner. Detta innebär två stora utmaningar. För det första måste vi utvärdera ett stort antal sökandes grepp. För att göra detektionen snabb och robust presenterar vi ett tvåstegssystem med två djupa nätverk, där toppdetektionerna från den första omvärderas av den andra. Det första nätverket har färre funktioner, är snabbare att köra, och kan effektivt rensa ut osannolika kandidat grepp. Den andra, med fler funktioner, är långsammare men måste köras endast på de översta få upptäckter. För det andra måste vi hantera multimodala ingångar effektivt, där vi presenterar en metod som tillämpar strukturerad legalisering av vikterna baserat på multimodal gruppreglering. Vi visar att vår metod förbättrar prestandan på en RGBD robot gripa dataset, och kan användas för att framgångsrikt köra grepp på två olika robotplattformar.
Lenz m.fl. REF banade väg för överföring av sådan teknik till robotiskt grepp med hjälp av ett tvåstegssystem som fungerar på RGB-D indatabilder.
Deep learning for detecting robotic grasps
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}