一种用于学习抓取检测的平面对称SO(3)表示
机器人学
2024-10-11 v2
摘要
平面对称手臂，如夹爪，广泛用于研究和工业领域。然而，这些手臂的对称性引入了SO(3)表示中的歧义和不连续性，阻碍了基于神经网络的抓取检测器的训练和推理。我们提出了一种新型SO(3)表示方法，利用二维Bingham分布来对一组平面对称姿态进行参数化，从而仅用一组参数即可实现。我们还详细描述了基于我们表示方法的抓取检测器，提供了更一致的旋转输出。进行大量评估，涉及多种夹爪和物体，在仿真和实际环境中定量评估表明，我们的方法具有显著贡献。
引用
@article{arxiv.2410.04826,
title = {A Planar-Symmetric SO(3) Representation for Learning Grasp Detection},
author = {Tianyi Ko and Takuya Ikeda and Hiroya Sato and Koichi Nishiwaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.04826},
year = {2024}
}
备注
Accepted by CoRL2024