利用 Taubin 二次曲面拟合在三维点云中定位抓取供能性
机器人学
2013-11-14 v1
摘要
抓取感知是机器人学中的一个挑战性难题。诸如 Microsoft Kinect 之类的廉价距离传感器提供了传感能力，为开发鲁棒且准确的机器人抓取感知方法注入了新的活力。本文提出了一种在三维点云中高效定位包络抓取供能性的新方法。该方法基于将包络抓取供能性建模为与机器人手几何形状相对应的圆柱壳。二次曲面的快速准确拟合方法是我们方法的核心。在一组杂乱环境上的评估显示了高精度的查准率和查全率统计结果。我们的结果还表明，该方法优于某些替代方案，并且其效率足以用于实时机器人抓取。
引用
@article{arxiv.1311.3192,
title = {Localizing Grasp Affordances in 3-D Points Clouds Using Taubin Quadric Fitting},
author = {Andreas ten Pas and Robert Platt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.3192},
year = {2013}
}