Vakuumbaserade effektorer används i stor utsträckning inom industrin och föredras ofta framför parallella jaw- och multifingergripare på grund av deras förmåga att lyfta föremål med en enda kontaktpunkt. Sug grepp planerare ofta mål planar ytor på punktmoln nära den uppskattade centroiden av ett objekt. I detta papper föreslår vi en kompatibel sugkontaktmodell som beräknar kvaliteten på tätningen mellan sugkoppen och den lokala målytan och ett mått på suggreppets förmåga att motstå en yttre gravitationsnyckel. För att karakterisera grepp, uppskattar vi robusthet till perturbations i end-effector och objektpose, materialegenskaper, och externa skiftnycklar. Vi analyserar grepp över 1500 3D-objekt modeller för att generera Dex-Net 3.0, en datauppsättning av 2,8 miljoner punktmoln, sug grepp och grepp robusthet etiketter. Vi använder Dex-Net 3.0 för att träna ett Grasp Quality Convolutional Neural Network (GQ-CNN) för att klassificera robusta sugmål i punktmoln som innehåller ett enda objekt. Vi utvärderar det resulterande systemet i 350 fysiska tester på en ABB YuMi utrustad med en pneumatisk suggrip. Vid utvärdering av nya objekt som vi kategoriserar som Basic (prismatisk eller cylindrisk), Typisk (mer komplex geometri), och Adversarial (med få tillgängliga sug-grasp-punkter) Dex-Net 3.0 uppnår framgångsfrekvenser på 98%, 82%, respektive 58%, förbättras till 81% i det senare fallet när utbildningen uppsättningen innehåller endast kontradiktoriska objekt. Kod, datauppsättningar och kompletterande material finns på http://berkeleyautomation.github.io/dex-net.
Mahler introducerade en Grasp Quality Convolution Neural Network (GQ-CNN) för att uppskatta kvaliteten på sug med punktmoln, som använde 1500 3D-objekt modeller för att träna nätverket REF.
Dex-Net 3.0: Computing Robust Vacuum Suction Grasp Targets in Point Clouds Using a New Analytic Model and Deep Learning
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}