Med hjälp av syntetiska data för utbildning av djupa neurala nätverk för robotisk manipulation håller löftet om en nästan obegränsad mängd förmärkta träningsdata, genererade säkert ur skadas väg. En av de viktigaste utmaningarna med syntetiska data har hittills varit att överbrygga den så kallade verklighetsklyftan, så att nätverk som är utbildade på syntetiska data fungerar korrekt när de utsätts för verkliga data. Vi utforskar verklighetsklyftan i samband med 6-DoF utgör uppskattning av kända objekt från en enda RGB-bild. Vi visar att reality gapet för detta problem kan framgångsrikt spännas över av en enkel kombination av domän randomiserade och fotorealistiska data. Med hjälp av syntetiska data som genereras på detta sätt, introducerar vi ett en-shot djupt neurala nätverk som kan utföra konkurrenskraftigt mot ett toppmodernt nätverk tränas på en kombination av verkliga och syntetiska data. Enligt vår kunskap är detta det första djupa nätverket tränas endast på syntetiska data som kan uppnå state-of-theart prestanda på 6-DoF objekt pose uppskattning. Vårt nätverk generaliserar också bättre till nya miljöer, inklusive extrema ljusförhållanden, där vi visar kvalitativa resultat. Med hjälp av detta nätverk demonstrerar vi ett realtidssystem som uppskattar objektet med tillräcklig noggrannhet för verklig semantisk greppning av kända hushållsföremål i röran av en riktig robot.
Tremblay m.fl. REF utnyttjar också domän randomisering för att utforska verkligheten gapet i samband med 6-DoF utgör uppskattning.
Deep Object Pose Estimation for Semantic Robotic Grasping of Household Objects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}