ACRONYM：基于仿真的大规模抓取数据集
机器人学
2020-11-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们介绍 ACRONYM，一个基于物理仿真的机器人抓取规划数据集。该数据集包含 17.7M 个平行夹爪抓取，涵盖来自 262 个不同类别的 8872 个物体，每个抓取均标注有从物理仿真器获得的抓取结果。我们通过使用该大规模多样化数据集训练两种 SOTA（state-of-the-art）基于学习的抓取规划算法，展示了其价值。与原始较小数据集相比，抓取性能显著提升。数据与工具可在 https://sites.google.com/nvidia.com/graspdataset 获取。
引用
@article{arxiv.2011.09584,
title = {ACRONYM: A Large-Scale Grasp Dataset Based on Simulation},
author = {Clemens Eppner and Arsalan Mousavian and Dieter Fox},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09584},
year = {2020}
}