加州大学研究员用ARKit生成点云数据,进行机器人抓握训练

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6月12日青亭网报道,近期加州大学伯克利学院的AI技术研究学者,正在通过苹果iPhone以及ARKit技术训练机械臂抓握物体。

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据了解,该实验隶属于Dex-Net AR,该项目就是通过智能手机的AR技术训练机器人,如何实现更好的物体抓握。其中,ARKit环节中的RGB相机将围绕虚拟物体周围环绕拍摄2分钟,以此来生成点云数据。

加州大学伯克利分校Autolab下属的Dext -Net研究最初设立于2017年,其包括开源培训数据集,预先训练的模型,以及用于电商物流分拣的机器人等。

细节方面,机器人抓取是一个特性的戏份领域,其目的是让机器人具备识别能力,并且准确的抓取、移动或操作物体的能力。

在这项实验中,研究员通过ARKit扫描的数据转换为深度图像和点云数据。从而让ABB YuMi机器人可以识别并抓取物体,据悉抓取成功率已达95%。

而该项目在近期一片论文中提到,相比于传统固定视角的深度相机,Dex-Net AR可以通过用户的手机拍摄物体周围的三维点云数据。同时,Dex-Net AR通过一系列降噪算法,尽可能消除误差。

细节方面,每次通过iPhone扫描周围物体周围的环境时,需要花2分钟时间。目前时间相对较长,接下来研究员将探索更快速的扫描算法。据悉,研究员还在探索通过机器学习技术完善点云数据,甚至通过iPhone X前置深度相机完成扫描等等。

参考:berkeleyVentureBeat

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