机器人抓取检测技术的研究现状_刘亚欣.caj

基于学习的方法 机器学习方法已被证明对广泛的感知问题有效[32-36], 允许感知系统学习从一些特征集到各种视觉特性的映射[37]. 研究人员更是将深度学习引入抓取检测中,将学习方法应用于视觉中,引入学习方法对抓取质量进行评分[38]. 近期的文献采用了更丰富的特征和学习方法,允许机器人抓取部分被遮挡的已知物体[39] 或已知物体未知姿态[40] 以及系统之前未见过的全新物体(未知物体)[41],本文将讨论后一种情况. 早期的工作集中在仅从2D部分视图数据中检测单个抓取点,使用启发式方法基于此点确定机械手姿态[41]. 由于只有二维信息,第三维度的距离必须是固定的,抓取具有局限性,而3D数据的