TransGrasp: 通过从仅一个标注实例迁移抓取实现一类物体的抓取位姿估计
机器人学
2022-07-26 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
抓取位姿估计是机器人与真实世界交互的重要问题。然而,现有多数方法需要事先获知精确的 3D 物体模型或大量抓取标注用于训练。为避免这些问题,我们提出 TransGrasp,一种类别级抓取位姿估计方法,仅标注一个物体实例即可预测一类物体的抓取位姿。具体而言,我们基于物体的形状对应关系在一类物体间进行抓取位姿迁移,并提出一个抓取位姿细化模块以进一步微调夹爪的抓取位姿,从而确保抓取成功。实验证明了我们的方法在利用迁移抓取位姿实现高质量抓取上的有效性。我们的代码见 https://github.com/yanjh97/TransGrasp。
引用
@article{arxiv.2207.07861,
title = {TransGrasp: Grasp Pose Estimation of a Category of Objects by Transferring Grasps from Only One Labeled Instance},
author = {Hongtao Wen and Jianhang Yan and Wanli Peng and Yi Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07861},
year = {2022}
}
备注
Accepted to European Conference on Computer Vision (ECCV) 2022