Giấy tờ kỹ chơi tài xỉu 2021 No2
Ước tính khả năng nắm bắt thời gian thực cho đối tượng không xác định trong môi trường không mặt phẳng

Chúng tôi đề xuất một phương pháp để ước tính tiềm năng hấp dẫn của các đối tượng chưa biết trong thời gian thực trong môi trường không phải là kế hoạch Trong một môi trường còn dang dở như một trang trại, rất khó để nắm bắt một vật thể với robot

Cách tiếp cận thông thường có các ràng buộc như chi phí tính toán lớn và nhu cầu về mô hình và dữ liệu đào tạo cho đối tượng được nắm bắt Đánh giá độ cỏ nhanh (FGE), một trong những phương pháp thông thường, không có những hạn chế này, nhưng chỉ có thể sử dụng nó khi nhìn xuống một mặt phẳng theo chiều dọc với cảm biến thị giác

Phương pháp được đề xuất mở rộng FGE và chọn hiệu quả các độ sâu khác nhau trong khi sử dụng tích chập 2D, chi phí tính toán thấp, giúp áp dụng nó ngay cả trong môi trường không có mặt phẳng Trong một thí nghiệm thực tế về việc nắm bắt các vật thể không xác định trên mặt phẳng nghiêng, tỷ lệ hấp dẫn thành công là 81% và thời gian tính toán trên mỗi khung 27 ms đã đạt được Nó cũng cho thấy rằng hấp dẫn trong một môi trường không có mặt phẳng, giả sử thu hoạch trái cây, là khả thi

Lưu ý rằng bài viết này là một tổ chức lại tham chiếu 12)

12) Tatsuya Kittaka, Đánh giá về độ cỏ thời gian thực đối với các grasps không có mặt phẳng của các đối tượng chưa từng thấy trước đây, Kỷ yếu hội thảo thứ 27 về cảm biến thông qua thông tin hình ảnh (SSII2021), IS3-27, 2021