机器人抓取时怎么定位的?用什么传感器来检测?

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机器人抓取时怎么定位的?用什么传感器来检测?
浏览:196 发布日期:2019-04-08

机器人抓取定位视觉解决方案,如今比较火的是先行使深度学习的semantic segmentation network来进走图片物体分割,然后始末depth camera获取的点云行使ICP算法(Iterative Closest Point )来匹配物体的3D模型,然后就能够得到物体在实际场景中的pose了。后面的事就能够交给motion planning体系新宝6线路测试,计算机器手臂抓取线路。

吾前阵子跟Draper Lab的同事配吻合了篇IROS'17, SegICP: Integrated Deep Semantic Segmentation and Pose Estimation ({hide365link0}),大致是这个方案,感有趣的友人能够望望论文细节。

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物体抓取的话这几年比较嘈杂的是{hide365link1}。准时比赛抓取30几栽差别的物体。今年据说还会在比赛前30分钟增补十几栽未知物体,考验体系的zero-shot learning/one-shot learning的能力。吾意识的Princeton Vision和MIT的MCube(Home | MCube)组队不息在参添,他们做了个不错的项如今主页(MIT-Princeton Vision Dataset for the APC 2016)。体系在他们的一篇ICRA'17论文里(arxiv.org/pdf/1609.0947)。也是segmentation network ICP的组织,有有趣的是一个self-supervised training的步骤,撙节了很无数据标定的时间。

P.S. Robotics的项如今真是工程量重大,而且是真请求work,搞篇论文比CV纯灌实验难众了,谁做谁晓畅。。。