用于抓取透明与镜面物体的多模态迁移学习
机器人学
2020-06-02 v1
摘要
最先进的物体抓取方法依赖深度感知来规划鲁棒抓取，但市售深度传感器无法检测透明和镜面物体。为改善此类物体的抓取性能，我们引入一种通过从现有单模态模型自举来学习多模态感知模型的方法。该迁移学习方法仅需一个预存在的单模态抓取模型和配对多模态图像数据用于训练，无需真实抓取成功标签也不必进行真实抓取尝试。我们的实验表明，该方法能够可靠地抓取透明和反射物体。视频与补充材料见 https://sites.google.com/view/transparent-specular-grasping。
引用
@article{arxiv.2006.00028,
title = {Multi-modal Transfer Learning for Grasping Transparent and Specular Objects},
author = {Thomas Weng and Amith Pallankize and Yimin Tang and Oliver Kroemer and David Held},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00028},
year = {2020}
}
备注
RA-L with presentation at ICRA 2020