Efficient and Accurate Candidate Generation for Grasp Pose
Por um escritor misterioso
Last updated 29 março 2025

Recently, a number of grasp detection methods have been proposed that can be used to localize robotic grasp configurations directly from sensor data without estimating object pose. The underlying idea is to treat grasp perception analogously to object detection in computer vision. These methods take as input a noisy and partially occluded RGBD image or point cloud and produce as output pose estimates of viable grasps, without assuming a known CAD model of the object. Although these methods generalize grasp knowledge to new objects well, they have not yet been demonstrated to be reliable enough for wide use. Many grasp detection methods achieve grasp success rates (grasp successes as a fraction of the total number of grasp attempts) between 75% and 95% for novel objects presented in isolation or in light clutter. Not only are these success rates too low for practical grasping applications, but the light clutter scenarios that are evaluated often do not reflect the realities of real world grasping. This paper proposes a number of innovations that together result in a significant improvement in grasp detection performance. The specific improvement in performance due to each of our contributions is quantitatively measured either in simulation or on robotic hardware. Ultimately, we report a series of robotic experiments that average a 93% end-to-end grasp success rate for novel objects presented in dense clutter.

PDF] Efficient and Accurate Candidate Generation for Grasp Pose

Evaluation on the GraspNet dataset

Grasp Pose Detection in Point Clouds - Andreas ten Pas, Marcus

Biomimetics, Free Full-Text

A grasps-generation-and-selection convolutional neural network for

Grasp Pose Detection in Point Clouds - Andreas ten Pas, Marcus

Efficient and Accurate Candidate Generation for Grasp Pose

PDF] Efficient and Accurate Candidate Generation for Grasp Pose

Frontiers Robotics Dexterous Grasping: The Methods Based on

Frontiers 6IMPOSE: bridging the reality gap in 6D pose

A Survey on Learning-Based Robotic Grasping

Grasp Pose Detection in Point Clouds - Andreas ten Pas, Marcus
Recomendado para você
-
Fique atento! Candidate-se às vagas somente nos canais oficiais da29 março 2025
-
3ª edição - Candidate-se já - Prémio 'Cidades e Territórios do29 março 2025
-
Se Candidate, Mulher!29 março 2025
-
Efeito Mais no LinkedIn: ➡ CANDIDATE-SE! ✓ Oportunidade de29 março 2025
-
Candidate-se a um emprego. empregadores e vagas, envie seu cv29 março 2025
-
Mestrado em Saúde Pública (MPH) na Johns Hopkins University (JHU29 março 2025
-
Suporte para telefone de bicicleta Candidate-se A Loncin Voge 150r29 março 2025
-
Banco Millennium Atlantico - Candidate-se29 março 2025
-
Fez I&D? Candidate-se ao SIFIDE até 31 de maio! - Estrategor29 março 2025
-
Candidate-se à realeza da Festa em comemoração 27º Aniversário do29 março 2025
você pode gostar
-
TOP 5 : MELHORES ANIMES DE DEMÔNIOS29 março 2025
-
Euro 2016, O Portugal 🆚 França em números!29 março 2025
-
LINE Global - LINE messenger, LINE MAN, LINE TV and many more. We29 março 2025
-
Fides, 1872, 63×178 cm by Edward Coley Burne-Jones: History29 março 2025
-
Ice Scream 8 - NEW ENEMIES, SECRETS and OFFICIAL PREVIEWS REVEALED 🍦_哔哩哔哩_bilibili29 março 2025
-
Terra Média Sombras Da Guerra Ps4 (Com Mapa) (Seminovo) (Jogo29 março 2025
-
Gears of War 4: Ultimate Edition Microsoft Xbox One steelbook NEW29 março 2025
-
Trash talking is a staple of high school football - METEA MEDIA29 março 2025
-
ONDE ASSISTIR DR. STONE 3° TEMPORADA ( DUBLADO)29 março 2025
-
Chainsaw Man Makima Hayakawa Aki Angel Demon Denji Reze Cosplay Hair Wig Hfmqv29 março 2025