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机器人抓取汇总|涉及目标检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划

最近读了一些关于机器人抓取相关内容的文章,觉得甚是不错,针对一些方法和知识点,做下总结。本文综述了基于视觉的机器人抓取技术,总结了机器人抓取过程中的四个关键任务:目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。具体来说,目标定位包括目标检测和分割方法,姿态估计包括基于RGB和RGBD的方法,抓取检测包括传统方法和基于深度学习的方法,运动规划包括分析方法、模拟学习方法和强化学习方法。此外,许多方法共同完成了一些任务,如目标检测结合6D位姿估计、无位姿估计的抓取检测、端到端抓取检测、端到端运动规划等。本文对这些方法进行了详细的综述,此外,还对相关数据集进行了总结,并对每项任务的最新方法进行了比较。提出了机器人抓取面临的挑战,并指出了今后解决这些挑战的方向。

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抓取数据可能会吃官司?请看好你家的爬虫!

历时两年的微博与脉脉之争终于有了结果:法院认定脉脉非法抓取、使用微博用户信息行为构成不正当竞争,一审判决脉脉停止不正当竞争行为,并赔偿原告经济损失等220余万元。两年前我有关注到微博与脉脉的数据之争,这在口水战每天都发生的互联网圈本来不算什么大事。但这次法院判决结果,还是挺出人意料的。毫不夸张地说,这一事件给互联网公司敲响了关于用户数据保护的警钟。 一个常规的数据抓取纠纷 先简单说一下微博和脉脉之争的来龙去脉。 2014年8月公开闹掰:微博宣布停止脉脉使用的微博开放平台所有接口,理由是“脉脉通过恶意抓取行

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北科大张建华教授团队研发受变色龙猎食启发的新型仿生自适应抓持器

大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 实现在非结构环境下成功抓取不同形态、尺度、硬度的物体是机器人进一步解放生产力,实现完全自主必须攻克的科学难题之一。因不同场景下被操作目标不确定,研究一种能够适应不同种类物体的末端执行器来提升机器人的智能化作业能力是数十年来经久不衰的科学热点之一。目前机器人抓取以拟人手的多指抓持器为典型代表,操作灵活,但受限于手指间固定的几何构型,仍存在部分关键瓶颈制约其产业化应用:针对物体大小和形状的差异,需要深度学习等复杂算法对数以万计的物体建模以求解抓取点;针对物体重量和硬度的不同,使

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