Abstract-We introducerar SE3-NETS som är djupa neurala nätverk utformade för att modellera och lära stela kroppsrörelser från råpunktsmoln data. Baserat endast på sekvenser av djupbilder tillsammans med actionvektorer och punktvisa databindningar, SE3-NETS lära sig att segmentera utförda objektdelar och förutsäga deras rörelse till följd av den tillämpade kraften. Istället för att lära sig punktvisa flödesvektorer, SE3-NETS förutsäga SE(3) transformationer för olika delar av scenen. Med hjälp av simulerade djupdata från en bordsscen och en robotmanipulator visar vi att strukturen bakom SE3-NETS gör det möjligt för dem att generera en mycket mer konsekvent förutsägelse av objektrörelse än traditionella flödesbaserade nätverk. Ytterligare experiment med en djupkamera som observerar en Baxter robot som trycker föremål på ett bord visar att SE3-NETS också fungerar bra på riktiga data.
SE3-Nets REF använder djupa neurala nätverk för att di-rekt förutsäga stela kroppsrörelser från punktmolnsdata.
SE3-nets: Learning rigid body motion using deep neural networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}