Detta arbete ger en arkitektur för att möjliggöra robotiskt grepp planering via form färdigställande. Formkomplettering sker genom användning av ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Nätverket är utbildat på vår egen nya öppen källkod dataset på över 440 000 3D exemplars fångas från olika synvinklar. Vid runtime matas ett 2.5D-punktmoln som fångas från en enda synvinkel in i CNN, som fyller i de ockluded regioner på scenen, vilket gör det möjligt att planera och utföra grepp på det färdiga objektet. Färdigställandet av körtidens form är mycket snabbt eftersom de flesta beräkningskostnaderna för färdigställande av form bärs under offlineträningen. Vi undersöker hur kvaliteten på kompletteringar varierar beroende på flera faktorer. Dessa inkluderar huruvida det föremål som färdigställdes fanns i träningsdatan och hur många objektmodeller som användes för att träna nätverket. Vi tittar också på nätverkets förmåga att generalisera till nya objekt som gör det möjligt för systemet att komplettera tidigare osedda objekt vid körning. Slutligen görs experiment både i simulering och på faktisk robothårdvara för att undersöka förhållandet mellan färdigställandekvalitet och nyttan av den färdiga meshmodellen för grepp.
Varley m.fl. REF föreslår ett intressant tillvägagångssätt för att förstå planering genom utförande av form där ett 3D CNN användes för att utbilda nätverket på 3D-prototypen av objekt i deras egna datauppsättning som fångats från olika synvinklar.
Shape completion enabled robotic grasping
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}