基于连续视觉伺服的快速鲁棒插孔装配
机器人学
2020-11-13 v1
摘要
本文展示了一种视觉伺服方法，其对系统标定与抓取相关的不确定性具有鲁棒性，同时相较于经典方法及近期基于深度学习的尝试显著缩短了插孔时间。所提视觉伺服方法基于多相机设置下深度神经网络给出的销与孔点估计，该模型仅在纯合成数据上训练。实证结果表明，所学模型可泛化至真实世界，相较现有方法取得了更高的成功率与更低的循环时间。
引用
@article{arxiv.2011.06399,
title = {Fast robust peg-in-hole insertion with continuous visual servoing},
author = {Rasmus Laurvig Haugaard and Jeppe Langaa and Christoffer Sloth and Anders Glent Buch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.06399},
year = {2020}
}