融合 RGB 与三维点预测机器人分拣抓取区域
机器人学
2019-04-25 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文关注杂乱场景中的机器人分拣任务。由于物体的多样性以及放置造成的杂乱，在抓取前识别和估计其位姿十分困难。此处我们使用 U-net（一种特殊的卷积神经网络（CNN））融合 RGB 图像与深度信息，在无需识别与位姿估计的情况下预测抓取区域。我们比较了网络不同视觉输入的效率，包括 RGB、RGB-D 与 RGB-Points。并且我们发现 RGB-Points 输入可取得 95.74% 的精度。
引用
@article{arxiv.1904.07394,
title = {Combining RGB and Points to Predict Grasping Region for Robotic Bin-Picking},
author = {Quanquan Shao and Jie Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.07394},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 6 figures