Grasping_Franka 使用Franka Emika和RealSense D435进行机器人抓取

Dobot抓取 由吸盘资源库撰写 一个精湛的Dobo​​t掌握项目 团队指示 就目前而言，由于使事情在一个分支中工作还很复杂。 让我们将工作上载到我们自己的分支中，然后将它们链接起来。

基于视觉的机器人抓取：论文和代码 抓取目标对象的基本信息是相机坐标中的6D抓取器姿势，其中包含3D抓取器位置和3D抓取器方位以执行抓取。 在基于视觉的机器人抓握方法中，针对6D抓取器姿势的估计针对不同的抓取方式而有所不同，可将其分为2D平面抓取和6DoF抓取。 2D平面抓取意味着目标对象位于一个平面工作空间上，并且抓取从一个方向进行约束。 基本信息从6D简化为3D，即2D平面内位置和1D旋转角度。 存在评估抓握接触点的方法和评估抓握取向的矩形的方法。 6DoF抓取意味着抓取器可以在3D域中从各个角度抓取对象，并且无法简化6D抓取器的基本姿势。 根据是在完整形状还是在单视图点云上进行抓取，将方法分为基于局部点云的方法和基于完整形状的方法。 基于局部点云的方法包含估计候选握法的方法和从现有握法数据库转移握法的方法。 基于完整形状的方法包括估计6D对象姿态的方法和形状完成的方法。 当前的大多

视觉抓取综述Vision-based Robotic Grasping from Object Localization

GraspNet基准 “ GraspNet-1Billion：通用对象捕获的大规模基准”的基准模型（CVPR 2020）。 [ ] [] [ ] [ ] 我们的基准模型检测到的前50个抓地力。 要求 Python 3 PyTorch 1.6 Open3d的0.8 TensorBoard 2.3 NumPy 科学 枕头 tqdm 安装 获取代码。 git clone https://github.com/graspnet/graspnet-baseline.git cd graspnet-baseline 通过Pip安装软件包。 pip install -r requi