多模态抓取与跨域识别：杂乱环境中的机器人新物拾取与放置系统

本文介绍了一种创新的机器人抓取与放置系统，专注于在复杂环境中处理已知和未知物体的捡取与识别任务。该系统的亮点在于其无需针对新型物体进行专门的任务特定训练数据，从而实现跨类别抓取和识别。系统的核心技术包括一个多模态的抓取框架和跨域图像匹配算法。 首先，系统采用了一种对象无关的抓取框架，它通过视觉感知将观察到的环境映射到行动上。这一框架利用深度学习方法，尤其是密集像素级的概率映射，来推断四种基本抓取动作（如指尖、侧握、夹持等）的可行性。这种多模态的抓取策略允许系统灵活适应各种形状和大小的物体，提高了在混乱场景中的抓取成功率。 抓取后，系统引入了一个跨域图像匹配算法，用于识别抓取到的物体。该算法将现场拍摄的物体图片与预先获取的产品图片库进行比对，利用深度学习的特征提取和匹配技术，即使对于从未见过的物体也能实现准确的分类。这得益于广泛存在的产品图片资源，使得系统能够无缝地应用于新型物体，而无需额外的数据收集或模型重新训练。 实验结果显示，该系统的多模态抓取策略在各种不同类型的物体中表现出高成功率，无论是已知还是新型的物体。识别算法在识别能力上同样出色，不论是已知物品还是初次接触的新品，都能达到高精度。这项技术是2017年亚马逊机器人挑战赛中麻省理工学院-普林斯顿团队夺冠的关键组成部分，他们的系统在“存放”任务中取得了第一。 论文作者来自普林斯顿大学和麻省理工学院，所有相关的代码、数据集和预训练模型均在线公开，便于学术界和工业界进一步研究和应用。视频链接也提供给了读者，以便于直观了解系统的实际操作过程。 这篇论文提出了一个强大的工业机器人系统，结合了立体视觉和深度学习技术，实现了在无需额外定制的情况下，对复杂环境中的新旧物体进行高效且准确的抓取和识别，为机器人自动化和智能物流等领域开辟了新的可能性。