基于深度学习三维姿态重建的水下软体手仿生评估
机器人学
2023-08-08 v1
摘要
软体机器人手在各种抓取应用中展现出可观潜力。然而，机器人姿态的感知与重建会在设计与制造过程中造成限制。本工作中，我们提出一种新颖的三维姿态重建方法，利用实验视频分析双向软体机器人手的抓取运动。通过单相机多镜成像装置采集了顶视、前视、后视、左视、右视图像。基于深度学习方法检测软体手指的坐标与朝向信息：采用 Faster RCNN 模型检测指尖位置，并应用 U-Net 模型计算手指侧边界。基于运动学建立相应的坐标与朝向数据库。三维姿态重建结果表现出令人满意的性能与良好精度。利用功效系数法，通过与人类手部对比，分析了软体机器人手手指弯曲角及指间距的手指贡献度。结果表明，该软体机器人手在单向与双向抓取中均呈现出类人运动。
引用
@article{arxiv.2203.08550,
title = {Biomimetic Evaluation of an Underwater Soft Hand Through Deep Learning-based 3D Pose Reconstruction},
author = {Haihang Wang and He Xu and Yihan Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08550},
year = {2023}
}