Jednokroková metoda k detekci úchopových bodů v robotice

Grasp point detection is a necessary ability to handle for industrial robots. In recent years, various deep learning-based techniques for robotic grasping have been introduced. To follow this trend, we introduce a convolutional neural network-based approach for model-free one step method for grasp point detection. This method provides all feasible grasp points suitable for parallel grippers, based on a single RGB image of the scene. A case study, which shows the outstanding accuracy of the presented approach as well as its acceptable response time, is presented at the end of this contribution.Detekce úchopového bodu je pro průmyslové roboty nezbytnou schopností. V posledních letech byly představeny různé techniky založené na hlubokém učení pro robotické uchopování. V návaznosti na tento trend představujeme přístup založený na konvoluční neuronové síti pro bezmodelovou jednokrokovou metodu detekce úchopových bodů. Tato metoda poskytuje všechny proveditelné úchopové body vhodné pro paralelní uchopovače na základě jediného RGB obrazu scény. Na konci příspěvku je uvedena případová studie, která ukazuje vynikající přesnost představeného přístupu i jeho přijatelnou dobu odezvy