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机器人把取中的在线抓取学习的伪标签和情境课程学习
本文介绍了一种基于 SSL-ConvSAC 的新方法,该方法结合了半监督学习和强化学习,用于在线抓取学习,并通过上下文课程法解决标记和未标记数据之间的不平衡问题。在真实环境的评估数据上对该方法进行了验证,展示了在物理 7 自由度 Frank
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4 months ago
基于不确定性的在线抓取学习的探索策略
该研究提出了一种用于机器人抓取预测的在线学习方法,通过有效的探索策略显著提高了其适应未知环境设置的性能,该方法根据贝叶斯不确定性量化和分布集成提出了各种不确定性估计方案,并在不同难度的实际场景中进行了评估,结果显示与传统在线学习方法相比,该
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9 months ago
利用学习的抓取预测模型进行在线工具选择
基于深度学习的抓取预测模型已成为机器人拣选系统的行业标准,在工业生产环境中,为了最大化捡取成功率,通常配备多个末端执行器工具,但工具更换需要时间。本文探讨了抓取顺序和相应的工具更换操作如何改善系统吞吐量,提出了一种基于 Markov 决策过
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a year ago
多物体、多抓取实时检测
本文提出了一种深度学习架构,用于预测机器人操作的适合抓取的位置,通过使用 RGB-D 图像输入的深度神经网络实现对单个或多个对象的多个抓取候选项的预测,实验表明该方法在 Cornell 数据集上表现优于其他方法,在掌握实验中也获得了不错的成
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6 years ago
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