作为双线性矩阵不等式问题的抓取力优化：一种深度学习方法
机器人学
2023-12-11 v1 人工智能
机器学习
神经与进化计算
摘要
抓取力合成是一个涉及双线性约束的非凸优化问题。解决此问题的传统方法包括通用的基于梯度的非线性优化和半定规划。为了处理姿态协同效应以及非光滑但凸的正半定约束，我们着眼于梯度优化之外的方法。本文的重点是将多指机器人手仿生抓取的抓取分析作为一个双线性矩阵不等式（BMI）问题进行研究。我们的分析旨在使用深度学习方法来解决该问题，使算法能够高效地在未经训练/未见过的物体上生成具有最优抓取质量的力封闭抓取。
引用
@article{arxiv.2312.05034,
title = {Grasp Force Optimization as a Bilinear Matrix Inequality Problem: A Deep Learning Approach},
author = {Hirakjyoti Basumatary and Daksh Adhar and Riddhiman Shaw and Shyamanta M. Hazarika},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.05034},
year = {2023}
}