Mar, 2016

使用深度学习和大规模数据集学习机器人抓取的手眼协调

PDF
TL;DR通过卷积神经网络对单目图像进行学习，实现机器人抓握的手眼协调，并能实现实时控制、成功抓握陌生物体，以及通过连续伺服调节校正抓握错误。
robotic graspinghand-eye coordinationconvolutional neural networkmonocular imagesreal-time control
发现论文，激发创造
  • 超级自监督：通过 50K 次尝试和 700 机器人小时学习抓取

    本文采用大规模数据集和多阶段学习方法，使用卷积神经网络对机器人进行抓取任务，与几个基准进行比较，表现出了最先进的泛化能力。

    Sep, 2015

  • 使用模拟深度图像学习真实世界机器人抓取的视觉动作控制器

    该研究提出了一种用于机器人抓取的闭环控制器的学习方法，该方法使用卷积神经网络学习关于图像的真实抓取的距离函数，可以应对虚拟和真实噪声传感器图像中的机械误差，感知误差和抓握时物体的不确定性。

    Jun, 2017

  • 深度学习用于机器人抓取检测

    运用深度学习方法解决机器人抓取问题，通过多模态组规则化结构化正则化权重来处理多模态输入，实现了比之前最先进方法更好的效果，可成功在两个不同的机器人平台上执行抓取。

    Jan, 2013

  • 深度卷积神经网络实现机器人抓取检测

    本论文提出了一种新颖的机器人抓取检测系统，该系统使用深度卷积神经网络从场景中提取特征并使用浅层卷积神经网络来预测感兴趣目标的抓取配置，取得了 89.21％的准确率和实时的运行速度，重新定义了机器人抓取检测的技术水平。

    Nov, 2016

  • 从单次演示中学习抓取

    本文提出了一种基于单一演示的机器学习方法 GraspNet，其使用卷积神经网络来检测物体并进行抓取，在实验中使用 Franka Panda cobot，在数百次的训练迭代中训练 GraspNet，能够更加快速地进行精细调整。

    Jun, 2018

  • 基于手眼协同观测与连续控制的抓取准确性模拟转现

    该研究提出了一种有效的深度学习机器人抓取小圆球的方法，并将整个系统分解为视觉模块和闭环控制器模块两部分来实现。通过在真实背景图像和模拟图像之间进行有效领域转移来训练视觉模块，并使用模仿学习在仿真环境中对闭环控制器进行训练，从而实现了对未知情况的抓取成功率达到了 90％。

    Dec, 2017

  • 双目视觉强化学习实现经济有效的精细操纵和自动眼手协调

    该研究提出了一种低成本无需昂贵传感器，即可通过学习眼手协调和点对齐能力的方法解决机器人精密操作任务的算法 Binocular Alignment Learning，该算法在仿真和实际机器人测试中都达到了良好的性能。

    May, 2022

  • DemoGrasp: 人机协作的机器人抓取少样本学习

    通过简单的人类示范，我们提出了一种既不需要大量标注图像，也不受特定几何形状限制的机器人抓取方法：利用一个小的 RGB-D 图像序列构建相关的手和物体网格模型，然后在当前环境中估计物体的姿态并转移所需的抓取指令。

    Dec, 2021

  • 机器人抓取闭环：实时、生成式抓取综合方法

    本文提出了一种实时的、物体独立的抓取合成方法，使用生成式抓取卷积神经网络（GG-CNN）预测每个像素的抓取姿态和质量，在不进行抓取候选离散采样和长时间计算的情况下，对当前深度学习抓取技术的局限性进行了克服。 实验结果表明：GG-CNN 比当前最先进的技术具有同等性能，并具有轻量级、一次性生成的特点，从而可以实现 50Hz 的闭环控制，在非静态环境、物体移动和机器人控制不准确的情况下进行准确的抓取，对于具有敌对几何形状的物体可以实现 83% 的抓取成功率，在家居物品的抓取中可以实现 88% 的抓取成功率，在动态混杂物的抓取中可以实现 81% 的准确率。

    Apr, 2018

  • 人机合作：通过眼手协同人类演示学习可推广的机器人操作

    本研究旨在利用标注不足的人类视频示范来改进基于视觉的机器人操作学习数据，通过引入图像遮蔽的方法，提高眼手相机机器人操作策略的成功率达 58％。

    Jul, 2023