面向康复抓取辅助的点云上下文分析
机器人学
2024-11-14 v1
摘要
控制手部外骨骼以辅助受损患者完成抓取任务具有挑战性，因为推断用户意图十分困难。我们假设，大多数日常抓取任务属于一小部分类别或模式，这些模式可以通过对来自三维点云的环境几何形状进行实时分析来推断。本文提出了一种低成本、实时系统，用于对家庭场景进行语义图像标注，旨在为日常生活活动提供信息和辅助。该系统由一个微型深度摄像头、一个惯性测量单元和一个微处理器组成。它能够在以每秒超过30帧的速度处理复杂三维场景的同时，对预定义模式实现85%或更高的分类准确率。在每个模式内，它能够检测并定位可抓取物体。对于简单的物体几何形状，抓取点平均可在1厘米误差范围内被正确估计。该系统在机器人辅助康复以及手工任务辅助方面具有潜在应用价值。
引用
@article{arxiv.2411.08169,
title = {Point Cloud Context Analysis for Rehabilitation Grasping Assistance},
author = {Jackson M. Steinkamp and Laura J. Brattain and Conor J. Walsh and Robert D. Howe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.08169},
year = {2024}
}