基于2.5D图像的机器人抓取
机器人学
2019-06-03 v1
摘要
我们考虑使用来自真实传感器的深度+RGB信息采样进行机器人抓取的问题。我们设计了一个编码器-解码器神经网络以实时预测抓取策略。该方法可同时融合深度图像与RGB图像的优势,并对抓取和观测高度具有鲁棒性。我们在物理机器人系统中评估了该方法,并提出了一种开环算法以实现机器人抓取操作。我们从多角度分析了实验结果,结果表明我们的方法在抓取性能、实时性和模型大小方面与最先进水平(state-of-the-art)具有竞争力。视频见 https://youtu.be/Wxw_r5a8qV0
引用
@article{arxiv.1905.13675,
title = {2.5D Image based Robotic Grasping},
author = {Song Yaoxian and Cheng Chun and Fei Yuejiao and Li Xiangqing and Yu Changbin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.13675},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 5 figures, submitted to ANZCC 2019