الإمساك الروبوتية المضادة للقطب باستخدام شبكة عصبية تلافيفية تنبؤية توليدية

في هذه الورقة، نقدم نظامًا روبوتيًا معياريًا للتعامل مع مشكلة إنشاء وتنفيذ إمساكات روبوتية متعاكسة (Antipodal Grasps) للأجسام غير المعروفة بناءً على صورة مكونة من n قناة من المشهد. نقترح نموذجًا جديدًا يُسمى الشبكة العصبية التلافيفية التوليدية ذات البقايا (GR-ConvNet) التي تُنتج إمساكات متعاكسة قوية من المدخلات ذات n قنوات بسرعة في الزمن الفعلي (~20 مللي ثانية). قمنا بتقييم بنية النموذج المقترح على مجموعات بيانات قياسية ومجموعة متنوعة من الأجسام المنزلية. وحققنا دقة متقدمة جدًا تبلغ 97.7% و94.6% على مجموعتي بيانات إمساك Cornell وJacquard على التوالي. كما أظهرنا معدل نجاح في الإمساك يبلغ 95.4% و93% على الأجسام المنزلية والأجسام المعاكسة على التوالي باستخدام ذراع روبوتية ذات 7 درجات من الحرية.