Vi ser över arbetet med datadriven förståelse syntes och metoderna för provtagning och rankning kandidat grepp. Vi delar in tillvägagångssätten i tre grupper baserat på om de syntetiserar grepp för kända, bekanta eller okända objekt. Denna struktur gör att vi kan identifiera gemensamma objekt representationer och perceptuella processer som underlättar den använda datadrivna grepp syntesteknik. När det gäller kända objekt koncentrerar vi oss på de metoder som bygger på objektigenkänning och utgör uppskattning. När det gäller bekanta objekt, teknikerna använder någon form av en likhet som matchar en uppsättning av tidigare påträffade objekt. Slutligen för tillvägagångssätt som handlar om okända objekt, den centrala delen är utvinning av specifika egenskaper som är tecken på bra grepp. Vår enkät ger en översikt över de olika metoderna och diskuterar öppna problem inom robotgriparområdet. Vi drar också en parallell till de klassiska tillvägagångssätt som är beroende av analytiska formuleringar.
En undersökning om datadriven greppsyntes finns i REF.
Data-Driven Grasp Synthesis - A Survey
{'venue': 'Trans. Rob. 30, 2 (April 2014), 289-309', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Psychology']}