Tommy Löfstedt
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 散乱環境における複数丸太把持姿勢の合成マニピュレーション2024/3/1
物理シミュレーションの合成データを用いて、RGB-D画像とインスタンスセグメンテーションから複数物体の把持姿勢を推定するU-Netモデルを訓練し、最大96%の精度で把持姿勢を生成できることを示した。
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収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
物理シミュレーションの合成データを用いて、RGB-D画像とインスタンスセグメンテーションから複数物体の把持姿勢を推定するU-Netモデルを訓練し、最大96%の精度で把持姿勢を生成できることを示した。