英偉達開(kāi)發(fā)新算法6-DoF GraspNet，可讓機器人抓取任意物體

有趣的是，這套模型并沒(méi)有采用深度學(xué)習算法。

在生態(tài)上一向強大的英偉達又進(jìn)一步深入了自己在訓練模型上的布局。

據報道，英偉達在西雅圖機器人實(shí)驗室開(kāi)發(fā)出了一種新的算法——6-DoF GraspNet，其能讓機器人抓取任意物體。

具體工作原理如下：

首先，機械手“觀(guān)察”物體并規劃好在6D空間（空間中的x、y、z坐標平面和旋轉三維空間）中的移動(dòng)路徑，隨后調用該算法，算法生成一組可能的握持器并根據需求進(jìn)行移動(dòng)，然后握持器的運行需調用“握持評估器”，該評估器會(huì )為每個(gè)可能的握持分配一個(gè)分數。最后，握持評估器通過(guò)局部變換調整握持變量進(jìn)而提高最佳握持的成功率。

這里面，英偉達采用了Nvidia FleX評估法，它是一種基于粒子的模擬技術(shù)，可以實(shí)時(shí)生成視覺(jué)效果。

英偉達的研究人員表示，6-DoF GraspNet有三大優(yōu)勢，首先，它可以用來(lái)抓取任意物體；其次，它的模塊化使得其可以用于各種計算機視覺(jué)應用和運動(dòng)規劃算法；第三，它可以跟一個(gè)模型一起使用，該模型可根據各種物體的“點(diǎn)云”來(lái)分配形狀，而這將能確保機械臂不會(huì )跟任何障礙物相撞。

據悉，英偉達計劃在韓國舉行的2019年計算機視覺(jué)國際會(huì )議上展示這套6-DoF GraspNet。

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