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混乱场景中的高效热图引导六自由度抓取检测
本研究提出了一种快速稳健的在杂乱环境中抓取物体的方法，通过结合抓取热点图作为引导，以全球到本地、语义到点的方式进行推断，实现了高质量的实时抓取检测，并在实际机器人实验中展示了 94% 的成功率和 100% 的杂乱环境完成率。
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3 months ago
CabiNet: 使用程序化场景生成技术扩展神经碰撞检测，用于物体再排列
本研究研究了在没有任何显式对象模型的情况下将机器人重新排列推广到杂乱场景中的方法，提出了一种 collision model 模型，称为 CabiNet，该模型结合 Model Predictive Path Integral (MPPI)
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a year ago
用超椭球体表示法抓取杂乱物品
本文提出了一种基于 SQ 表示、不完全对象建模和反对称抓取的快速、高效的抓取未知杂乱对象的方法。通过在实时环境中对不完全的物体模型进行处理，计算 SQ 与重力方向的相对姿态，并利用 SQ 参数的维度和表面曲率信息选择最佳的接触点，该方法在时
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7 years ago
点云中的抓取姿态检测
本文提出了一种有效的机器手抓取检测方法，通过处理嘈杂的 RGBD 图像或点云来输出适合的机械臂抓取配置的估计值，实现了对新对象的抓取成功率最高可达 93%。
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7 years ago
CVPR
纹理识别与分割的深度卷积滤波器组
本文介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型纹理描述符 D-CNN，并在嘈杂的环境下完成了纹理和材料识别，并实现了 81.1% 至 82.3% 的识别准确率，显著提高了现有方法的性能。
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10 years ago
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