Grasping har alltid varit en stor utmaning för robotar på grund av dess bristande förmåga att väl förstå de upplevda sensationsdata. I detta arbete föreslår vi en end-to-end djup vision nätverksmodell för att förutsäga möjliga bra grepp från verkliga bilder i realtid. För att påskynda hastigheten på detekteringen av greppet är referensrektanglar utformade för att föreslå potentiella greppplatser och sedan förfinas för att indikera robotiska grepp i bilden. Med den föreslagna modellen kan de greppbara poängen för varje plats i bilden och motsvarande förutsedda grepprektanglar erhållas i realtid med en hastighet av 80 bilder per sekund på en grafisk bearbetningsenhet. Modellen utvärderas på en riktig robot-samlad data uppsättning och olika referens rektangel inställningar jämförs för att ge den bästa detektionen prestanda. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan hjälpa roboten att lära sig den greppbara delen av objektet från bilden på ett snabbt sätt.
En end-to-end djupseende nätverksmodell föreslogs för att förutsäga möjliga bra grepp, som fungerar i realtid på en Baxter robot med en hastighet av 80 ramar per sekund med hjälp av ett GPU-system REF.
Deep vision networks for real-time robotic grasp detection
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}