DexNet
。 Dex-netはロボットマニピュレーターです。Grasp Quality Convolutional Neural Networkを使用して、異常な形状のオブジェクトを把握する方法を学習します。
コンテンツ
1 歴史
2 設計
3 1時間あたりの平均ピック
4 参考文献
歴史
Dex-netは、カリフォルニア大学バークレー校のケンゴールドバーグ教授と大学院生のジェフマーラーによって開発されました。
設計
Dex-netには、高解像度の3Dセンサーと2つのアームが含まれており、それぞれが異なるニューラルネットワークによって制御されます。一方のアームには従来のロボットグリッパーが装備され、もう一方のアームには吸引システムが装備されています。ロボットのソフトウェアはオブジェクトをスキャンし、両方のニューラルネットワークに、特定のオブジェクトをつかむか吸うかをその場で決定するように要求します。スイスのロボット工学会社ABB製の既製の産業用機械で動作します。
ソフトウェアは、仮想環境でオブジェクトを取得しようとすることで学習します。Dex-Netは、以前に見たオブジェクトから新しいオブジェクトに一般化できます。ロボットは、そのような仮想オブジェクトを「微調整」して、それを把握する方法がわからない場合にそれを調べることができます。トライアルデータセットは、670万のポイントクラウド、数千の3Dモデルから生成された把握および分析的把握メトリックでした。把持は、RGB-Dセンサーに対するグリッパーの平面位置、角度、および深さとして定義されます。
1時間あたりの平均ピック
1時間あたりの平均ピック数（MPPH）と呼ばれるメトリックは、ピックあたりの平均時間と特定のオブジェクトセットの平均成功確率を掛けることによって計算されます。新しいメトリックにより、ロボットの選択に取り組んでいるラボで結果を比較できます。
人間は400から600MPPHの能力が最近Amazonが主催したコンテストでは、最高のロボットは70〜95台の能力を備えていました。Dex-netは200〜300台を達成しました。
参考文献
^ ナイト、ウィル。「独占：これはこれまでに作成された中で最も器用なロボットです」。MITテクノロジーレビュー。
^ マーラー、ジェフリー; リャン、ジャッキー; ニヤズ、シェルディル; ラスキー、マイケル; ドアン、リチャード; 柳鑫宇; Ojea、Juan Aparicio; ケン・ゴールドバーグ（2017-03-27）。「Dex-Net2.0：合成点群と分析的把握指標を使用して堅牢な把握を計画するためのディープラーニング」。arXiv：1703.09312 。