Abstract-Robot lagerautomation har väckt stort intresse under de senaste åren, kanske mest synligt i Amazon Picking Challenge (APC) [1]. Ett helt autonomt lagerplocksystem kräver robust vision som tillförlitligt känner igen och lokaliserar föremål mitt bland belamrade miljöer, självocklusioner, sensorbuller och ett stort utbud av objekt. I detta dokument presenterar vi en strategi som utnyttjar multiview RGB-D-data och självövervakad, datadriven inlärning för att övervinna dessa svårigheter. Tillvägagångssättet var en del av MITPrinceton Team systemet som tog 3: e och 4: e plats i stuvning och plocka uppgifter, respektive på APC 2016. I den föreslagna metoden, vi segmentera och märka flera vyer av en scen med en helt konvolutionella neurala nätverk, och sedan passa pre-scanned 3D-objekt modeller till den resulterande segmentering för att få 6D-objektet pose. Att träna ett djupt neuralt nätverk för segmentering kräver vanligtvis en stor mängd träningsdata. Vi föreslår en självövervakad metod för att generera en stor märkt datauppsättning utan tråkig manuell segmentering. Vi visar att vårt system på ett tillförlitligt sätt kan uppskatta 6D-posen av objekt under en mängd olika scenarier. Alla koder, data och riktmärken finns tillgängliga på http://apc.cs.princeton.edu/
REF beskriver tillvägagångssättet för Team MIT-Princeton, som presterade framgångsrikt i APC 2016 nå 3: e och 4: e plats.
Multi-view self-supervised deep learning for 6D pose estimation in the Amazon Picking Challenge
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}