Sammanfattning Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för multifingerad greppplanering att utnyttja lärda djupa neurala nätverksmodeller. Vi tränar ett konvolutionellt neuralt nätverk för att förutsäga förstå framgång som en funktion av både visuell information av ett objekt och greppa konfiguration. Vi kan sedan formulera grepp planering som att dra slutsatsen grepp konfiguration som maximerar sannolikheten för att fatta framgång. Vi utför effektivt denna slutsats med hjälp av en gradient-ascent optimering inne i det neurala nätverket med hjälp av backpropagation algoritm. Vårt arbete är det första att direkt planera högkvalitativa multifingerade grepp i konfigurationsutrymme med hjälp av ett djupt neuralt nätverk utan behov av en extern planerare. Vi validerar vår slutledningsmetod som utför både multifinger och tvåfingers grepp om riktiga robotar. Våra experimentella resultat visar att vår planeringsmetod överträffar befintliga planeringsmetoder för neurala nätverk; samtidigt som den erbjuder flera andra fördelar, bland annat att vara dataeffektiv i lärandet och tillräckligt snabb för att kunna användas i verkliga robottillämpningar.
För att direkt planera fatta, Lu et al. REF föreslog att man skulle förutsäga och maximera framgången genom att dra slutsatser om konfigurationer från syningången för planering.
Planning Multi-Fingered Grasps as Probabilistic Inference in a Learned Deep Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}