有趣的是，這套模型并沒有采用深度學(xué)習(xí)算法。

在生態(tài)上一向強(qiáng)大的英偉達(dá)又進(jìn)一步深入了自己在訓(xùn)練模型上的布局。

據(jù)報(bào)道，英偉達(dá)在西雅圖機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室開發(fā)出了一種新的算法——6-DoF GraspNet，其能讓機(jī)器人抓取任意物體。

具體工作原理如下：

首先，機(jī)械手“觀察”物體并規(guī)劃好在6D空間（空間中的x、y、z坐標(biāo)平面和旋轉(zhuǎn)三維空間）中的移動(dòng)路徑，隨后調(diào)用該算法，算法生成一組可能的握持器并根據(jù)需求進(jìn)行移動(dòng)，然后握持器的運(yùn)行需調(diào)用“握持評(píng)估器”，該評(píng)估器會(huì)為每個(gè)可能的握持分配一個(gè)分?jǐn)?shù)。最后，握持評(píng)估器通過局部變換調(diào)整握持變量進(jìn)而提高最佳握持的成功率。

這里面，英偉達(dá)采用了Nvidia FleX評(píng)估法，它是一種基于粒子的模擬技術(shù)，可以實(shí)時(shí)生成視覺效果。

英偉達(dá)的研究人員表示，6-DoF GraspNet有三大優(yōu)勢(shì)，首先，它可以用來抓取任意物體；其次，它的模塊化使得其可以用于各種計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法；第三，它可以跟一個(gè)模型一起使用，該模型可根據(jù)各種物體的“點(diǎn)云”來分配形狀，而這將能確保機(jī)械臂不會(huì)跟任何障礙物相撞。

據(jù)悉，英偉達(dá)計(jì)劃在韓國(guó)舉行的2019年計(jì)算機(jī)視覺國(guó)際會(huì)議上展示這套6-DoF GraspNet。

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