这篇也是借鉴知乎刘昕宸大佬的文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/266324173 1- motivation PointNet++是对PointNet的改进想读懂PointNet++首先要清楚PointNet原理是什么样子的关于PointNet的介绍,可以看我这篇文章PointNet论文及代码详细解析 PointNet因为是只使用了MLP和max poolin
因为本项目对点云分割网络进行了一些改进,引入了注意力机制,因此今天将注意力机制模块进行一个简单的介绍 注意力机制 在计算机视觉中能够能够把注意力聚集在图像重要区域而丢弃掉不相关的方法被称作是注意力机制(Attention Mechanisms)。在人类视觉大脑皮层中,使用注意力机制能够更快捷和高效地分析复杂场景信息。这种机制后来被研究人员引入到计算机视觉中来提高性能。 注意力机制
学校快中期答辩了,写几个文章缕清一下最近做的项目中的逻辑和技术细节。 手眼标定 定义: 手眼标定是统一视觉系统和机器人的坐标系,从而可以使视觉系统所确定的物体位姿可以转换到机器人坐标系下,由机械臂完成对物体的作业。 因为自己的项目中用到的是眼在手外的标定方式,因此这里只写眼在手外的标定原理。 Eye-to-Hand 待求量:相机坐标系和机器人基底坐标系之间的转换
前面所述的点云分割+姿态估计能完成机器人抓取工作,但是如果抓取环境特比复杂,固定的抓取路径中有很多障碍物,那么就需要一种路径规划方法来规划出一条无碰撞的路线。 目前应用在机械臂上的路径规划算法主要分为人工势场法以及RRT(随机生成树)的方法,这里我用的是RRT的方法,因此主要介绍RRT方法的原理 RRT RRT算法不仅可以在二维平面上适用,也适用于三维空间。今天主要记录一下二
机器人在抓取的过程中,要对深度相机拍摄的点云图进行一些处理,才能分割出待抓取物体因此本项目采用的是基于DGCNN的点云分割方案。 DGCNN DGCNN的全称叫做:Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds论文地址在这里: https://arxiv.org/pdf/1801.07829.pdf 源码可以看这个:
很多朋友想学习机器学习,却苦于环境的搭建,这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。 Step 1. Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分,但是很多好的机器学习python库都不支持3.x,因此,推荐安装2.7版本的python。当前最新的python是2.7.12.链接如下: https://www.python.org
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