[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Daily Arxiv

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A segmented robot grasping perception neural network for edge AI

Created by
  • Haebom

作者

Casper Br ocheler, Thomas Vroom, Derrick Timmermans, Alan van den Akker, Guangzhi Tang, Charalampos S. Kouzinopoulos, Rico M ockel

概要

本論文は、多様な形態、大きさ、方向の物体を安定的に把握して操作するロボットグリップ問題を解決するため、エッジ環境での低電力、低遅延推論を可能にするHeatmap-Guided Grasp Detection(6-DoFグリップ姿勢検出)エンドツーエンドフレームワークをGAP9 RISC-V他のハードウェア認識技術を使用してモデルを最適化し、GraspNet-1Billionベンチマークを通じて完全なオンチップ推論の実現可能性を検証し、低電力MCUを用いたリアルタイム自律操作の可能性を実証します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
低電力MCUを活用したリアルタイムロボット把持の可能性を提示します。
エッジデバイスで効率的な6-DoFグリップ姿勢を検出するための効果的な方法を提供します。
ハードウェア認識最適化技術によりエネルギー効率の良いロボットシステムの実現に貢献
Limitations:
GAP9 SoCと呼ばれる特定のハードウェアプラットフォームに限定された実験結果です。他のプラットフォームへの一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
GraspNet-1Billionデータセットのパフォーマンス評価のみが提示され、他のデータセットまたは実際の環境での一般化パフォーマンスは検証されていません。
使用されているハードウェア認識技術の最適化レベルと制限の詳細な分析が不足しています。
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