我们将灵巧手抓取物体的过程分为两个阶段,第一阶段针对物体点云输入生成若干静态抓取手势,从中挑选一个作为目标手势之后,第二阶段使用基于目标手势的强化学习策略来执行抓取。值得注意的是,我们的抓取算法能够在总共133类3441个物体间泛化,其中包括了241个训练时未见过的物体。同时,我们在最后也展示了将抓取算法分为两...
随后,GraspGPT 根据传感器和llm的视觉和语言输入来评估抓取候选者的任务兼容性。 他们用的底层抓取算法都是 Same Object, Different Grasps: Data and Semantic Knowledge for Task-Oriented Grasping 这篇,但是不能泛化到新物体和新任务上,上面两篇就将它进行泛化...
本文提出了一种新的部分解耦的空中作业机器人运动规划方案,用于空中抓取任务。该方法分别在笛卡尔空间中计算了飞行平台和机械手的动态可行和无碰撞轨迹。所提出的几何可行性约束可以确保生成的轨迹协调完成任务。提出的算法具有三个特点,分别为:1)采用分离规划的方式在笛卡尔空间规划轨迹;2)提出了新型的几何可行性约束;3...
目前机器人抓取系统都与给定的场景深度绑定,不存在一种抓取系统能够一劳永逸适用于多场景下的抓取任务。因此,针对机器人抓取系统的研究一定是在某个给定场景下,针对给定场景构建基于视觉的物体定位、位姿估计和抓取估计算法。 物体定位方面,定位但不识别算法要求物体在结构化场景中或者与背景具有显著差异,因此限制了其应用...
基于视觉伺服的抓取算法则是通过视觉传感器获取物体的位置和姿态信息,通过控制机器人手爪的运动轨迹实现精准抓取。基于机器学习的抓取算法则是通过大量数据的学习和训练,提高机器人手爪的抓取精度和效率。 三、优化算法的实验验证 为验证基于视觉的机器人手爪抓取算法的优化效果,可以进行实验验证。实验中可以选择一个具有...
总的来说,QT-Opt算法是一种通用的强化学习方法,它在真实世界机器人上给我们提供了很好的结果。除了奖励定义之外,关于QT-Opt的任何内容都不是针对机器人抓取的。我们认为这是向更一般的机器人学习算法迈出的重要一步,并且可以将它应用到其他机器人任务中。
想象一下啊,就好比一个超级聪明的机器人手臂,它得知道东西在哪儿,然后才能准确地把它抓起来,这背后靠的就是咱们要说的这个算法啦。它就像机器人的“眼睛”和“大脑”,让机械臂能又快又准地完成抓取任务。 二、什么是视觉识别。 简单来说,视觉识别就是让机器像人一样能“看见”东西。比如说,咱们手机里的人脸...
抓取算法的核心任务就是让机械臂既能找到物体,又能在保证抓住的同时避免把其他东西弄乱。 比如,你让机械臂去抓一瓶水,它可不能像人类一样伸手摸一摸、拍一拍,它必须要计算出这个瓶子的最佳抓取点。为此,抓取算法会考虑瓶子的形状、重心,甚至瓶身的材质,确保手指“抓得住”。更有趣的是,如果瓶子侧边有点滑,...
今天简单分析一下经典的四自由度的抓取算法GR-ConvNet,在论文中,提出了一种模块化的机器人系统,以解决从场景的n通道图像生成和执行对未知物体的对向抓取的问题。今天不涉及ros系统部分,简单谈谈GR-ConvNet算法如何生成四自由度的抓取结果。该模型可以从n通道输入生成对向抓取,并以实时速度(约20ms)进行操作。模型的...
我们将灵巧手抓取物体的过程分为两个阶段,第一阶段针对物体点云输入生成若干静态抓取手势,从中挑选一个作为目标手势之后,第二阶段使用基于目标手势的强化学习策略来执行抓取。值得注意的是,我们的抓取算法能够在总共133类3441个物体间泛化,其中包括了241个训练时未见过的物体。同时,我们在最后也展示了将抓取算法分为两...