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Determining grasping parameters for grasping of an object by a robot grasping end effector

机译:确定用于通过机器人抓握末端执行器抓取物体的抓取参数

摘要

Methods and apparatus related to training and/or utilizing a convolutional neural network to generate grasping parameters for an object. The grasping parameters can be used by a robot control system to enable the robot control system to position a robot grasping end effector to grasp the object. The trained convolutional neural network provides a direct regression from image data to grasping parameters. For example, the convolutional neural network may be trained to enable generation of grasping parameters in a single regression through the convolutional neural network. In some implementations, the grasping parameters may define at least: a “reference point” for positioning the grasping end effector for the grasp; and an orientation of the grasping end effector for the grasp.
机译:与训练和/或利用卷积神经网络生成对象的抓取参数有关的方法和装置。抓取参数可由机器人控制系统使用,以使机器人控制系统能够定位机器人抓握末端执行器以抓握物体。经过训练的卷积神经网络提供了从图像数据到抓取参数的直接回归。例如,可以训练卷积神经网络以使得能够通过卷积神经网络在单个回归中生成抓取参数。在一些实施方式中,抓握参数可以至少定义:“参考点”,用于定位抓握末端执行器以进行抓握;以及用于抓握的抓持末端执行器的方向。

著录项

  • 公开/公告号US10089575B1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-10-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 X DEVELOPMENT LLC;

    申请/专利号US201514723373

  • 发明设计人 ANELIA ANGELOVA;JOSEPH REDMON;

    申请日2015-05-27

  • 分类号G06N3/08;B25J9/16;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:04:46

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