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A Two-Stage Learning Architecture That Generates High-Quality Grasps for a Multi-Fingered Hand

Winkelbauer, Dominik und Bäuml, Berthold und Humt, Matthias und Thuerey, Nils und Triebel, Rudolph (2022) A Two-Stage Learning Architecture That Generates High-Quality Grasps for a Multi-Fingered Hand. In: 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2022. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022), 23-27 Oct 2022, Kyoto, Japan. doi: 10.1109/IROS47612.2022.9981133. ISBN 978-166547927-1. ISSN 2153-0858.

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2MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9981133

Kurzfassung

In this work, we investigate the problem of planning stable grasps for object manipulations using an 18-DOF robotic hand with four fingers. The main challenge here is the high-dimensional search space, and we address this problem using a novel two-stage learning process. In the first stage, we train an autoregressive network called the hand-pose-generator, which learns to generate a distribution of valid 6D poses of the palm for a given volumetric object representation. In the second stage, we employ a network that regresses 12D finger positions and scalar grasp qualities from given object representations and palm poses. To train our networks, we use synthetic training data generated by a novel grasp planning algorithm, which also proceeds stage-wise: first the palm pose, then the finger positions. Here, we devise a Bayesian Optimization scheme for the palm pose and a physics-based grasp pose metric to rate stable grasps. In experiments on the YCB benchmark data set, we show a grasp success rate of over 83%, as well as qualitative results on real scenarios of grasping unknown objects.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191780/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A Two-Stage Learning Architecture That Generates High-Quality Grasps for a Multi-Fingered Hand
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Winkelbauer, DominikDominik.Winkelbauer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7443-1071NICHT SPEZIFIZIERT
Bäuml, BertholdBerthold.Baeuml (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4545-4765NICHT SPEZIFIZIERT
Humt, MatthiasMatthias.Humt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1523-9335NICHT SPEZIFIZIERT
Thuerey, NilsNils.Thuerey (at) tum.dehttps://orcid.org/0000-0001-6647-8910NICHT SPEZIFIZIERT
Triebel, RudolphRudolph.Triebel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7975-036XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/IROS47612.2022.9981133
ISSN:2153-0858
ISBN:978-166547927-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Robotics, Grasping, Machine Learning, Deep Learning
Veranstaltungstitel:IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022)
Veranstaltungsort:Kyoto, Japan
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:23-27 Oct 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Telerobotik, R - Mehrfingrige Roboterhände [RO], R - Multisensorielle Weltmodellierung (RM) [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Winkelbauer, Dominik
Hinterlegt am:06 Dez 2022 12:31
Letzte Änderung:27 Okt 2023 15:29

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