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張帆博士與Yiannis Demiris教授團隊提出G效的機器人學(xué)習(xí)抓取衣服方法

來源:CAAI認知系統(tǒng)與信息處理專委會     編輯:創(chuàng)澤   時間:2020/5/20   主題:其他 [加盟]

機器人可以為殘疾人或老年人的日常生活提供J大幫助,比如說機器人輔助穿衣。當(dāng)前的研究中通常人工的將衣服附在機器人末端執(zhí)行器上,忽略機器人識別衣服抓取點并進行抓取的過程,從而將問題簡化。

本文中我們利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)衣服抓取點。深度學(xué)習(xí)通常需要大量數(shù)據(jù),而采集真實環(huán)境數(shù)據(jù)過程J度耗費時間及人力。為解決上述問題,本文主要開展以下兩點研究:D一,我們借助仿真環(huán)境采集大量仿真數(shù)據(jù),并輔以少量真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);D二,本文提出一套機器人抓取衣服流程,該流程考慮了機器人末端6自由度(DOF)抓取位姿態(tài),以及機器人與衣服間的碰撞避免問題。




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讓大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練線性加速、性能無損,基于BMUF的Adam優(yōu)化器并行化實踐

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基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法的人體姿態(tài)估計,技術(shù)細節(jié)都講清楚了

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大型商用時序數(shù)據(jù)壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強化學(xué)習(xí)進行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索

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