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1-PointNetGPD论文阅读

2023-11-19

资源相关

1 项目地址
https://lianghongzhuo.github.io/PointNetGPD/
2 源码地址
https://github.com/lianghongzhuo/PointNetGPD
3 论文地址
https://arxiv.org/pdf/1809.06267.pdf

输入输出

1 input： 点云数据
2 output： 抓取位姿（6D）(parallel-jaw)方式

contribution

1 网络轻量化
2 预测夹爪的6D位姿
3 贡献一个真实的点云抓取数据集
4 网络模型可以准确的分析出夹爪和抓取物体的几何信息，在点云数据很粗糙的情况下准确度也有保证

motivation

1 现如今的抓取预测方式都是依据RGB和Depth 结合的方式，很少考虑几何信息
2 PointNet 直接在点云做分割和分类的效果非常好

pipline

在这里插入图片描述

抓取实验评价指标

Meticulous grasp quality scores 包括如下两部分
1 force-closure
2 GWS analysis

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