Mask R-CNN 썸네일형 리스트형 [SGN] Grasping Objects Sequentially Using Expanded Segmentation Masks and Linear Combination of RGB-D Heightmaps 논문 리뷰 해당 논문 링크 : https://ieeexplore.ieee.org/document/9739234 관련 논문(2019년도) 리뷰 : https://ufubbd.tistory.com/163 0. Abstract 복잡한 장면에서 사용자가 지정한 객체를 순차적으로 파악하자. 본 논문에서는 bin-picking에서 객체를 파악하지 위한 SGN(Sequantial Grasping Network)를 제안한다. 이는 크게 인스턴스 분할을 위한 Mask R-CNN, grasping evaluation을 위한 VPG(Visual Pushing Grasping) 네트워크로 구성된다. 세분화 네트워크의 경우 그립을 용이하게 하기 위해 대상 물체의 크기에 따른 mask의 neighborhood expansion method.. 더보기 [MASK R-CNN] Integration of deep learning-based object recognition and robot manipulator for grasping objects 논문 리뷰 해당 논문 링크 : https://ieeexplore.ieee.org/document/8768650 0. Abstract 많은 산업용 로봇들이 반복적인 작업을 요구하는 간단한 업무에 적용되어 왔다. 그러나 4차 산업혁명과 딥러닝의 신속한 발전을 통해, 로봇의 역할이 더욱 확대되어 '인간이 하는 일'을 수행할 것이라 전망하고 있다. 예를 들어 서비스 로봇 공학에선, 제품 자동 진열과 보충 그리고 집안 청소 등에 대한 연구를 진행 중이다. 이 논문에서, 우리는 딥러닝 방식을 이용한 물체 인식 시스템과 직렬 조작기와 그리퍼가 있는 grasping system(파악 시스템)을 통일하였다. 우리가 수행하는 bin-picking은 물체를 집어 쓰레기통으로 옮기는 작업이다. 해당 태스트에서 우리가 적용할 Mask R.. 더보기 이전 1 다음
