一种用于抓取结果预测的自监督对比学习方法
机器人学
2023-09-22 v2 人工智能
摘要
本文中，我们研究以无监督方式预测抓取结果的对比学习方法的有效性。利用一个公开数据集，我们证明对比学习方法在抓取结果预测任务上表现良好。具体而言，采用动量更新技术的基于动态字典的方法仅使用单个触觉传感器数据即取得 81.83% 的满意准确率，优于其他无监督方法。我们的结果揭示了对比学习方法在机器人抓取领域的应用潜力，并凸显准确抓取预测对实现稳定抓取的重要性。
引用
@article{arxiv.2306.14437,
title = {A Self-supervised Contrastive Learning Method for Grasp Outcomes Prediction},
author = {Chengliang Liu and Binhua Huang and Yiwen Liu and Yuanzhe Su and Ke Mai and Yupo Zhang and Zhengkun Yi and Xinyu Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.14437},
year = {2023}
}
备注
Manuscript accepted to RCAR 2023