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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、様々な形状、大きさ、方向の物体を安定的に把握し操作するロボット把持の問題を扱う。深いニューラルネットワークを使用してオブジェクトの豊かで抽象的な表現を学習し、グリップ姿勢を合成します。入力次元の縮小、モデル分割、量子化などのハードウェア認識技術を用いてモデルを最適化し、GraspNet-1Billionベンチマークを通じてオンチップ推論の実現可能性を検証し、低電力MCUを活用したリアルタイム自律操作の可能性を強調する。

Takeaways、Limitations

Takeaways:低電力MCUを使用したリアルタイムロボットグリップの実現可能性を示す。
Limitations: GAP9 SoCに特化した実装で他のプラットフォームへの一般化の可能性に関する追加の研究が必要です。
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