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Personne :
Gariépy, Alexandre

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Nom de famille

Gariépy

Prénom

Alexandre

Affiliation

Département d'informatique et de génie logiciel, Faculté des sciences et de génie, Université Laval

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ncf11935836

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  • PublicationAccès libre
    Robust parallel-gripper grasp getection using convolutional neural networks
    (2020) Gariépy, Alexandre; Giguère, Philippe; Chaib-Draa, Brahim
    La saisie d’objet est une tâche fondamentale du domaine de la robotique. Des avancées dans ce domaine sont nécessaires au déploiement de robots domestiques ou pour l’automatisation des entrepôts par exemple. Par contre, seulement quelques approches sont capables d’effectuer la détection de points de saisie en temps réel. Dans cet optique, nous présentons une architecture de réseau de neurones à une seule passe nommée Réseau à Transformation Spatiale de Qualité de Saisie, ou encore Grasp Quality Spatial Transformer Network (GQ-STN) en anglais. Se basant sur le Spatial Transformer Network (STN), notre réseau produit non seulement une configuration de saisie mais il produit également une image de profondeur centrée sur cette configuration. Nous connectons notre architecture à un réseau pré-entraîné qui évalue une métrique de robustesse de saisie. Ainsi, nous pouvons entraîner efficacement notre réseau à satisfaire cette métrique de robustesse en utilisant la propagation arrière du gradient provenant du réseau d’évaluation. De plus, ceci nous permet de facilement entraîner le réseau sur des jeux de données contenant peu d’annotations, ce qui est un problème commun en saisie d’objet. Nous proposons également d’utiliser le réseau d’évaluation de robustesse pour comparer différentes approches, ce qui est plus fiable que la métrique d’évaluation par rectangle, la métrique traditionnelle. Notre GQ-STN est capable de détecter des configurations de saisie robustes sur des images de profondeur de jeu de données Dex-Net 2.0 à une précision de 92.4 % en une seule passe du réseau. Finalement, nous démontrons dans une expérience sur un montage physique que notre méthode peut proposer des configurations de saisie robustes plus souvent que les techniques précédentes par échantillonage aléatoire, tout en étant plus de 60 fois plus rapide.