Sammanfattning av denna webbsida: För att robotar ska uppnå ett mer allmänt ändamål är det en nödvändig färdighet att behärska. Sådana generella robotar kan använda sin perceptionsförmåga för att visuellt identifiera grepp för ett visst objekt. Ett grepp beskriver hur en robotisk end-effector kan arrangeras för att säkert ta tag i ett objekt och framgångsrikt lyfta det utan att halka. Traditionellt, grepp upptäckt kräver expert mänsklig kunskap för att analytiskt bilda den uppgiftsspecifika algoritmen, men detta är en mödosam och tidskrävande strategi. Under de senaste fem åren har djupinlärningsmetoder möjliggjort betydande framsteg inom robotisk vision, bearbetning av naturligt språk och automatiserade körapplikationer. De framgångsrika resultaten av dessa metoder har drivit robotforskare att utforska användningen av djupinlärningsmetoder i uppgiftsgeneraliserade robottillämpningar. I detta dokument granskas den aktuella tekniska utvecklingen när det gäller tillämpningen av djupinlärningsmetoder på generaliserat robotiskt grepp och diskuteras hur varje del av det djupgående lärandet har förbättrat den övergripande prestandan för upptäckt av robotiskt grepp. Flera av de mest lovande tillvägagångssätten utvärderas och de som är mest lämpade för detektering i realtid identifieras som en enda detekteringsmetod. Tillgången till lämpliga volymer av lämpliga utbildningsdata identifieras som ett stort hinder för ett effektivt utnyttjande av djupt lärande, och användningen av överföringsutbildningstekniker föreslås som en potentiell mekanism för att ta itu med detta. Slutligen diskuteras aktuella trender inom området och framtida potentiella forskningsinriktningar.
Att tillämpa djupinlärningsmetoder för att förstå detektion används i stor utsträckning i REF.
Review of Deep Learning Methods in Robotic Grasp Detection
{'venue': 'Multimodal Technologies and Interaction', 'journal': 'Multimodal Technologies and Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}