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GPD用于检测点云中的六自由度抓握姿势。

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简介:
该软件包,即掌握姿势检测(GPD)和抓握姿势检测(GPD),旨在识别3D点云数据中的2指机器人手(例如,平行下颌抓取器)的6自由度抓握姿势,具体而言包括3自由度的位置和3自由度的方向。 GPD系统接收3D点云作为输入,并生成一份关于可行抓取的姿态估计作为输出结果。 这种软件包的主要优势在于其适应性:它能够处理全新的物体,而无需依赖CAD模型;在复杂的、充满干扰的环境中也能正常工作;并且能够提供6-DOF抓握姿势的评估,超越了传统的自上而下的抓握方式。 GPD的工作流程主要包含两个关键步骤:首先,对大量已知的候选对象进行随机抽样;其次,将这些抽样对象分类为可行的抓握方案或不可行的抓握方案。 为了更好地理解该软件包的应用,以下提供了输入和输出示例。 该软件包的参考资料如下:目录PCL对GPU的支持网络培训掌握图像参考 1) 需要安装PCL版本1.9或更高版本,Eigen版本3.0或更高版本以及OpenCV版本3.4或更高版本。 2) 安装说明已针对Ubuntu 16.04进行了验证,并且类似的指导也适用于其他Linux发行版。 安装PCL和Eigen等相关软件。

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客服
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  • GPD:在姿
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    本文探讨了利用点云数据进行机器人六自由度(6DOF)抓取姿态检测的技术,旨在提高机器人的自主操作能力。通过分析和实验验证,提出了一种高效的抓取姿态识别方法,适用于复杂环境下的物体抓取任务。 掌握姿势检测(GPD)是一种用于从3D点云数据中识别出机器人手的抓握方式的技术。它特别适用于双指机械臂的手部设计,比如平行下颌抓取器,并能提供该设备在三维空间中的位置和方向信息。通过输入点云模型,GPD能够输出一系列潜在的有效抓握姿势,而无需依赖于预先存在的CAD模型数据。 其主要优点包括:对新物体的适应性;能在复杂或混乱环境中操作;以及生成全面的6自由度(3个平移、3个旋转)抓取姿态信息。整个过程包含两个核心环节:一是从大量候选握姿中进行筛选,二是评估这些姿势是否实际可行。 GPD的技术细节和进一步的研究资料可以参考其官方文档或相关学术论文。为了运行该软件包,需要满足以下硬件与软件条件: - PCL(Point Cloud Library)版本1.9及以上 - Eigen库3.0以上版本 - OpenCV 3.4或者更新的版本 安装说明已经在Ubuntu 16.04系统上进行了验证和测试。对于其他Linux操作系统,类似的操作步骤也应适用。
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