Detta dokument presenterar en ny metod för parallellt grepp av isolerade föremål från djupbilder, under stora grepp utgör osäkerhet. Medan de flesta metoder syftar till att förutsäga den enda bästa grepp posera från en bild, vår metod först förutspår en poäng för varje möjligt grepp pose, som vi betecknar grepp funktion. Med detta är det möjligt att uppnå grepp robust till griparens pose ovisshet, genom att jämna ut greppfunktionen med pose ovisshetsfunktion. Därför, om den enda bästa pose ligger nära en region med dålig grepp kvalitet, kommer denna pose inte längre att väljas, och istället kommer en pose att väljas som omges av en region med hög greppkvalitet. För att lära sig denna funktion, vi tränar en Convolutional Neural Network som tar som ingång en enda djup bild av ett objekt, och ger en poäng för varje grepp poserar över bilden. Utbildningsdata för detta genereras genom användning av fysiksimulering och djupbildssimulering med 3D-objektmaskor, för att möjliggöra insamling av tillräckliga data utan att kräva uttömmande experiment i verkligheten. Vi utvärderar med både syntetiska och verkliga experiment, och visar att inlärda grepp poäng är mer robust att gripa utgör osäkerhet än när denna osäkerhet inte redovisas.
Grasping med hjälp av Uni-modal data : Johns et al. REF använde en simulerad djupbild för att förutsäga ett greppresultat för varje grepp utgör förutsagd och väljer det bästa greppet genom att jämna ut den förutsagda positionen med hjälp av en grepposäkerhetsfunktion.
Deep learning a grasp function for grasping under gripper pose uncertainty
{'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': ['Engineering', 'Computer Science']}