Robotar som verkar i öppna miljöer måste kunna hantera nya objekt. Baserat på observationen att objekt inom en kategori ofta liknar varandra i sin form och användning föreslår vi ett tillvägagångssätt för överföring av greppfärdigheter från kända fall till nya fall av en objektkategori. Korrespondenser mellan instanserna fastställs med hjälp av en icke-rigid registreringsmetod som kombinerar den konsekventa punktdriftsmetoden med subrymdsmetoder. De kända objekt instanserna är modellerade med hjälp av en kanonisk form och en omvandling som deformerar den för att matcha instansen form. De huvudsakliga axlarna för variation av dessa deformationer definierar ett lågdimensionellt latent utrymme. Nya instanser kan skapas genom interpolering och extrapolering i detta formutrymme. För att härleda formparametrarna för ett okänt fall, minimeras en energifunktion uttryckt i termer av latenta variabler. På grund av kunskapen om objektet på klassnivå kan vår metod komplettera nya former från partiella vyer. Kontrollposer för att generera grepprörelser överförs effektivt till nya instanser genom den uppskattade icke-rigid omvandlingen. Sedan Chen och Medioni [1] introducerade algoritmen Iterative Closest Point (ICP) har många variationer
Diego och Al. REF överförde manipulationsfärdigheter till nya objekt med hjälp av en icke-rigid registreringsmetod.
Transferring Grasping Skills to Novel Instances by Latent Space Non-Rigid Registration
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}