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GRASP设计

在OO分析与设计中,我们首先从问题领域中抽象出领域型,在领域型中以适当粒度归纳出相关类;然后定义各个类之间关联关系,并给这些类分配相应职责,同时定义这些类之间协作方。 将相应职责分配给具体类是OO过程中非常重要一步。GRASP设计是职责分配过程中一套非常重要设计。 它给出了在给类分配职责过程中,设计者们所需要遵从一些原则或者指导性建议     GRASP不是平时说GoF(Gang of Four)23种设计GRASP设计描述是在OO设计中为互相协作类分配职责原则或者建议,而GoF设计则是在更高层次上描述一个OO系统或者其局部系统行为以及结构上抽象。 GRASP设计全称是General Responsibility Assignment Software Patterns,即通用职责分配软件

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OOAD-设计(二)之GRASP与GOF设计概述

一、GRASP(通用责任分配软件)概述1.1、理解责任  1)什么是责任     责任是类间一种合约或义务,也可以理解成一个业务功能,包括行为、数据、对象创建等     知道责任——表示知道什么 责任更可以理解成是系统应提供一个业务功能     责任分配可使用顺序或协作来表达(之后会讲到UML中)     面向对象设计过程就是将责任分配给对象过程  4)举例说明        在一个销售业务中 二、GRASP分类   作用则重点:完成责任分配(以及分配责任时候需要注点)   GRASP也是遵循基本设计原则(也就是说GRASP是在基本设计原则基础之上建立)。 比如它既处理对数据库存取,又处理用户接口形处理。     比较低内聚:一个类单独处理一个块内所有事务。      三、COF设计概述    作用则重点:代码结构完成功能(以及这种结构代码能解决哪一类问题)   GOF是遵循着GRASP(也就是说GOF是在GRASP基础之上建立)  GOF设计分为

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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

    赋予机器人感知能力一直是计算机视觉和机器人学科一个长期目标。机器人抓取不仅义重大,而且早已被研究。机器人抓取系统由抓取检测系统、抓取规划系统和控制系统组成。 从没有纹理三维型渲染像,提取梯度信息进行匹配,并使用ICP对结果进行细化。基于投票方法:PPF算法。 抓取点检测(Grasp Detection)抓取检测被定义为能够识别任何给定像中物体抓取点或抓取姿势。 主要有三种方法,如传统基于DMP方法、仿学习方法和基于强化学习方法。基于DMP方法:主要包括DMP算法。形化为稳定非线性吸引子系统。 基于强化学习:Task-agnostic self-modeling machines.?2、无抓取点主要通过强化学习直接完成对原始RGB-D抓取任务。

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    共享抓取操纵(CS RO)

    核心问题是评估可行接触:对于每个接触,该接触是否会保持活跃,以及是否会发生滑移。稳健性很重要。 当一个接触失败时,例如,当一个接触丢失时,或者当无滑移发生时,操作将失败,在某些情况下可能会发生损坏。在这项工作中,我们列举了所有可行接触,计算相应控制,并选择最稳健候选人。 原文题目:Manipulation with Shared Grasping原文:A shared grasp is a grasp formed by contacts between the manipulated By trading off hand contacts for environmental contacts, a shared grasp requires fewer contacts with the hand, and enables manipulation even when a full grasp is not possible.

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    做机器人算法工程师是怎样一种体验?

    ,恰好IK(逆运动学)可以找到合适关节角总之,3000个grasp,做了一下分类(简单clustering), 最终挑选出还能看也就下20个为了这20个grasp,我几乎花了两三个月时间但最终也算知道这个仿真软件一些基本东西了 当时还有点小激动,用还是iCub,就是下这货,看起来十分萌? 力实际中,绝大多数(90%以上)grasp在机器人上都没有办法实现出来机械臂到不了,手指又不准,手指力又不够,现实中物体摩擦,重力,材料等等特性又没有考虑下中看到,基本上是我和那个postdoc 在这个hacking世界里,我折腾了大半年,看看下手指末端海绵,还有程序中各种小技巧,总算也可以用KUKA LWR加上Barrett hand做点简单grasp了? ,他们只提供了一个很简单API,可以读取数据数据义不知道,反正传感器及其敏感,你说话都可以引起数据变化,我要做就是从中提取对grasp有用信息并且用到grasp里面去但是什么是对grasp有用

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    大盘点|基于RGB像下机器人抓取

    前言近期读取了一些最新基于RGB像下机器人抓取论文,在这里分享下思路。 除此之外发布了Jacquard+,它是Jacquard数据集一个扩展,允许在一个可变装饰上放置多个对象拟场景中评估抓取检测型。 2、Real-time Grasp Pose Estimation for Novel Objects in Densely Cluttered Environment现有抓取方主要为从物体质心抓取以及沿物体长轴抓取 ,但是这类方对复杂形状物体常常失败。 4、Domain Independent Unsupervised Learning to grasp the Novel Objects本文提出了一种基于无监督学习可行抓取区域选择算法,监督学习在没有任何外部标签情况下推断数据集中

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    大盘点|基于RGB像下机器人抓取

    前言近期读取了一些最新基于RGB像下机器人抓取论文,在这里分享下思路。 除此之外发布了Jacquard+,它是Jacquard数据集一个扩展,允许在一个可变装饰上放置多个对象拟场景中评估抓取检测型。 2、Real-time Grasp Pose Estimation for Novel Objects in Densely Cluttered Environment现有抓取方主要为从物体质心抓取以及沿物体长轴抓取 ,但是这类方对复杂形状物体常常失败。 4、Domain Independent Unsupervised Learning to grasp the Novel Objects本文提出了一种基于无监督学习可行抓取区域选择算法,监督学习在没有任何外部标签情况下推断数据集中

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    学界 | UC伯克利AI实验室发干货:用于训练神经网络抓取机器人Dex-Net 2.0数据集

    灵敏网络 (Dex-Net) 2.0不同于试通过形来估算3D物体形状和位姿,Dex-Net 2.0使用概率型来从数据集生成综合点云、抓取规划以及抓取鲁棒标签(grasp robustness labels ),这个数据集是基于物理抓取、像渲染和相机噪声型生成3D物体网格。 研究中假设具有多层滤波器深度CNN型可以学到这些关联性,从而识别出几何体,与用于像分类CNN型可以学到类Gabor滤波器类似。 为了对失败进行探讨,为二手指抓手选择具有对抗性几何形状(adversarial geometry)物体来进行抓取,比如表面光滑或弯曲,开口狭小物体。 结果表明:1,当物体属性已知时,论文中物理型能有效预测实际机器人抓取结果;2,GQ-CNN型能被用于规划更高精确度抓取。下是一个例子:?

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    机器人能不能拈花摘叶,也许就差了这项研究

    Häkkinen表示,“人类在抓起某种物品时,需要进行非常复杂识计算,包括在这个过程中需要哪些肌肉,用哪些神经通路来控制它们以及以什么强度进行控制。 在心理学领域,科学家已经对这些脑控机制行了广泛研究。”他是Grasp Sense方法背后两大功臣之一。在热敏和深度相机帮助下,Grasp Sense可以用来测量人类触摸物体表明留下热量信息。 Hakala是Grasp Sense另一个开发者,他主要专注于3D成像和显示技术研究。机器人能否将物体一直抓握在手中,并避免将其捏碎,这是机器人技术中难点。 除了机器人之外,Grasp Sense方法还可用于设计各种实用物品。触摸数据在设计必须令人愉快、符合人体工程学和使用准确物体时可能非常有用。 根据Häkkinen说法,同样技术也可以通过在医院天花板上安装摄像头来创建医院卫生型。在热成像相机帮助下,可以创建出接触密度最高表面型,使其保持清洁更容易且更高效。

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    面向对象设计九大基本原则 (GRASP)

    GRASP,职责分配软件,General Responsibility Assignment Software Patterns,】,是面向对象设计和职责分配中九个基本原则,最早是在克雷·拉蒙1997 GRASP中提到和原则包括有控制器(controller)、创建者(creator)、中介(indirection)、信息专家(information expert)、低耦合性(low coupling 在面向对象设计中,设计是针对问题以及其解决方案一个有命名描述方,可以应用在不同情境中。理想设计可以让程序开发者知道要如何将解决方案应用在不同环境下,并且进行取舍。 在信息系统逻辑架构面向对象系统中,若应用程序在应用层服务层和业务逻辑之间有明确分隔,GRASP控制器可以视为是应用层或是服务层一部分。相关或原则:命令、外观、层、纯虚构。 中介中介(indirection)支持低耦合性,在二个对象之间将其职责指定到中介对象,因此可以复用。其中一个例子是在型—视控制中,在资料(型)和其实现(视)之间导入控制器组件。

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    和显使用场景

    激活系统某些应用,并且往应用里面填一些数据,比如说短信应用打开短信应用,查看logcat,找到ActivityManager,看到Display.com.android.mms.ui.ComposeMessageActivity 查看短信源代码清单文件,可以看到,一个activity节点下面可以有多个intent-filter,一个过滤器里面可以设置多个action,category,data满足一个就可以。 测试一下,获取Intent对象,new出来调用Intent对象setAction()方法,参数:”android.intent.action.SENDTO”调用Intent对象addCategory ()方法,参数:”android.intent.category.DEFAULT”调用Intent对象setData()方法,参数:Uri对象,例如:Uri.parse(”sms:110”)因此可以明白前面拨打电话部分写法了区别 :显:同一个应用程序里面,自己激活自己,推荐使用,指定包名类名隐:不同应用程序里面,激活别人程序,或者被别人激活,推荐使用隐会查询系统里面所有activity,如果有符合条件就会直接启动

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    IROS 2021 | 机器人Get抓取新技能,轻松帮你整理混乱桌面

    抓取是人类和物体最基础交互方,机器人和物体之间关系也是一样。然而,让机器人具有比肩人类抓取能力并非易事,尤其是杂乱场景下对通用物体抓取能力,该方向研究也引起了学术界和工业界广泛关注。 1 联合实例分割及碰撞检测机器人抓取姿态估计示2具体方法算法将杂乱场景下机器人抓取作为一个多任务学习问题,通过实例分割、抓取姿态和碰撞检测三个分支进行联合优化。 2 联合实例分割及碰撞检测机器人抓取姿态估计算法框作者采用先提取特征后聚类进行桌面物体实例分割。具体做法是,同时提取场景点云语义特征和实例特征,其中语义特征用来进行前景和背景分割。 4 六自由度抓取配置示作者还增加了一个碰撞检测分支,用于预测夹爪和场景可能存在潜在碰撞,并通过交叉熵损失函数进行监督。 Grasp pose detection in point clouds.

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    机器人Get抓取新技能,轻松帮你整理混乱桌面(IROS2021)

    抓取是人类和物体最基础交互方,机器人和物体之间关系也是一样。然而,让机器人具有比肩人类抓取能力并非易事,尤其是杂乱场景下对通用物体抓取能力,该方向研究也引起了学术界和工业界广泛关注。 1 联合实例分割及碰撞检测机器人抓取姿态估计示具体方法算法将杂乱场景下机器人抓取作为一个多任务学习问题,通过实例分割、抓取姿态和碰撞检测三个分支进行联合优化。 2 联合实例分割及碰撞检测机器人抓取姿态估计算法框作者采用先提取特征后聚类进行桌面物体实例分割。具体做法是,同时提取场景点云语义特征和实例特征,其中语义特征用来进行前景和背景分割。 4 六自由度抓取配置示作者还增加了一个碰撞检测分支,用于预测夹爪和场景可能存在潜在碰撞,并通过交叉熵损失函数进行监督。 Grasp pose detection in point clouds.

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    挖个冰块就能修自己!科学家用「冰」做了辆科考机器车,南极火星都能跑

    其实,科考车故障并不会特别复杂,很可能是由于行进过程中外障碍磕碰,导致简单问题。 如果在修理站,稍微修复就能继续使用,但是由于这些机器车不是为维修而设计,送回修理费用有很高。 但是冰可以在很多不同地方找到,而且冰修改方也非常独特-加热可以用来切割和雕刻冰,也非常容易粘合起来。科考冰车在哪里可以工作? 这是一台手工制作车体型,研究人员大多只是希望用这个雏形表明,冰制机器车也可以移动,并且即使在室温下,零件也不会掉落。 出自机器人鼻祖GRASP Lab研发出这台“冰车”宾夕法尼亚大学GRASP Lab成立于1979年,是一流机器人孵化器,专注于视觉、感知、控制系统、自动化和机器学习方面基础研究。 发展近四十年来,GRASP Lab目前已经成为了专业机器人研究机构,同时孵化了不少创新机构项目。

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    四巨头23种设计

    了解设计,是在代码重构中浮现并识别设计关键。 本文将四巨头在《设计》一书23种设计放在一个页面里,方便查阅。四巨头把这23种设计按照创建、结构、行为分为三类。 将若干对象组合成树结构,来表示“部分-整体”层次结构。组合让客户端能统一地对待单个对象和对象复合体。 ? 中介者能通过让这些对象免于显地相互进行引用而促进松耦合,并能够做到独立地去改变这些对象之间交互。 ? 策略能让算法独立于那些使用它客户端而发生变化。 ? 定义一个操作中算法骨架,并将其中一些步骤延迟到若干子类中去执行。板方法能让这些子类重新定义一个算法某些步骤,而无须改变该算法结构。 ?

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    033android初级篇之androidObserver

    android中Observer,是继承自java实现,使用Observable类和Observer实现。 Observer定义对象间一对多依赖关系,当一个对象状态发生改变时, 所有依赖于它对象都得到通知并被自动更新。 JDK里提供observer设计实现由java.util.Observable类和 java.util.Observer接口组成。 优缺点observer优点Subject和Observer之间是松耦合,分别可以各自独立改变。 observer缺点松耦合导致代码关系不明显;如果一个Subject被大量Observer订阅话,在广播通知时候可能会有效率问题。

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    英特尔机器人操作系统二项目-Intel ROS2 Projects

    to enable object detectionlocationtracking, people detection, vehicle detection, industry robot arm grasp 与openCV桥接ROS2包。 当SLAM基于ROS2目标分析提供信息时,此ROS2包用于标记地上对象。 ROS2包根据ROS2目标分析提供信息提供目标运动信息(如x,y,z轴上目标速度)。 ROS2 Grasp Library: ROS2 package for grasp position analysis, and compatible with MoveIt grasp interfaces

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    机器人相关学术速递

    exploration missions.【2】 Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Submodular Action Selection标题:神经网络在分散多机器人子块动作选择中应用 特别地,我们学习架构利用形神经网络(GNN)来捕捉机器人局部交互,并学习机器人分散决策。我们通过仿专家解决方案来训练学习型,并实现了只涉及局部观察和通信分散行动选择型。 作为这种情况下状态估计另一种方法,我们提出了一种端到端学习方法,将状态估计建为基于因子平滑器。 通过展开这些概率型中用于最大后验推理优化器,该方法能够在整个状态估计器上下文中学习概率系统型,同时还利用了平滑器相对于递归滤波器所提供独特精度和运行时优势。 该方法不依赖于全局地,只考虑以机器人为中心三维网格结构中局部占用。该算法通过对预采样轨迹动态启发估计,实现了快速导航。

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    基于点云机器人抓取识别综述

    1-4 点云获取设备示对应前文,在基于点云机器人抓取可以分为点云特征描述(型与场景表征)、三维目标识别(目标识别与定位)与机器人抓取操作这三个部分。 1-8 局部特征匹配过程示假设生成部分则主要是利用匹配上特征对集合找出在场景中可能型位置,并建立对应姿态估计(即计算变换假设)。 1-10 PPF投票算法示基于投票三维目标识别算法则是直接匹配型与场景间固有特性,生成有限候选姿态集后,利用先验条件构造支持函数与罚函数并对每一个姿态进行投票,进而得出最优变换矩阵。 Hinterstoisser等人提出了经典Linemod算法,其结合了彩色像中梯度信息再结合深度像中表面法线信息生成板,在场景像中利用滑窗搜索进行板匹配。 首先通过简单预处理过滤掉大部分位置;然后对于每一个位置,一组候选板(即经过训练对象视)通过哈希投票进行识别;最后通过匹配不同特征点来验证候选板进而生成目标三维位姿。

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    遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方机器人抓取检测

    请注,在测试期间,输入像不需要调整为相同大小,这与之前所有抓取检测方法不同。?2.网络架构。 RoIs和RoI池特征不仅用于训练目标检测R-CNN头,而且还用于训练抓取检测网络。 然而,如果用于预测抓取特征接收场不够大,则重叠中任何两个RoI预测将是相似,这味着抓取检测器难以区分检测到RoI重叠属于谁。 共有超过105个标记,比Cornell Grasp Dataset更多。更多细节可以在这个链接1找到。一些例子如4所示。数据集分为训练集和验证集。在训练集和验证集中,有4233和450个像。? 对于RoI R,LG(R)与我们之前工作相同,包括抓取回归损失和分类损失。由于网络工作从头到尾,因此,对于其他像,总损失定义如下:?来自等2,我们可以看到总损失是一个关于多任务损失。 我们还使用更高分辨率输入(Hi-res)训练我们网络。输入短边从600变为800.结果表明,高分辨率输入还有助于通过稍微损失速度来改善型性能,尤其是未命中率。?

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