grasp pose detection | BriefGPT

关键词grasp pose detection

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ICCV高效准确的抓取检测中杂乱环境下的 斗以逆暂成
有效、健壮的抓取姿势检测对于机器人操作至关重要。本论文提出了基于几何线索的质量度量指标 “抓持度”，并发展了一种神经网络模型 GSNet，以加速抓持度的检测，实验证明了该模型的稳定性、通用性和有效性，为各种先前方法提供了显著的准确度提升。
PDF19 days ago
通过增强现实远程操作系统进行示教的自监督六自由度机器人抓取
通过增强现实（AR）远程操作系统，我们提出了一种自我监督的 6-DoF 抓取姿势检测框架，能够高效地学习人类示范，并提供不需要抓取姿势注释的 6-DoF 抓取姿势，实现了对未知物体进行仅仅通过三次示范就能够满意地学习抓取的能力。
PDF3 months ago
基于混合物理度量的六自由度抓取姿态检测
通过引入多物体的力闭合约束、物体的平整度、重力以及碰撞等物理特征，设计了一个混合力学统计度量方法，提出了 Flatness Gravity Collision GraspNet（FGC-GraspNet）模型，利用多分辨率网络结构生成精细的
PDF2 years ago
密集环境下高精度握取姿态检测
本研究旨在利用深度传感器扫描的大型在线数据集来训练卷积神经网络，通过两种新的抓取候选表示方法实现对 6 自由度抓取候选的分类来提高抓取方法的成功率，在 Baxter 研究机器人上的实验中，相对于以前的研究成果，我们的方法有了 20％的提高，
PDF8 years ago