Vi betraktar problemet med att gripa tag i nya föremål, särskilt sådana som för första gången ses genom vision. Vi presenterar en inlärningsalgoritm som varken kräver eller försöker bygga en 3D-modell av objektet. Istället förutsäger den, direkt som en funktion av bilderna, en punkt vid vilken man kan fatta objektet. Vår algoritm tränas via övervakad inlärning, med hjälp av syntetiska bilder för träningssetet. Vi demonstrerar på en robotisk manipulation plattform att detta tillvägagångssätt framgångsrikt greppar ett brett utbud av objekt, såsom vinglas, tejp, markörer, en genomskinlig låda, kannor, knivklippare, mobiltelefoner, nycklar, skruvmejslar, häftapparater, tandborstar, en tjock spole av tråd, ett konstigt format krafthorn, och andra, av vilka ingen sågs i träningssetet.
I REF föreslås ett system som leder till en punkt där man kan ta tag i ett objekt direkt som en funktion av dess bild.
Robotic grasping of novel objects
{'venue': 'In Neural Information Processing Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}