使用场景

在自动化生产线上，使用RobotFingerPrint技术规划机械手的抓取动作，提高装配线的效率。

科研人员利用该技术进行机械手抓取任务的实验研究，探索新的抓取策略。

在机器人教学中，使用该技术作为教学案例，帮助学生理解机械手的抓取原理和应用。

产品特色

使用经度和纬度作为坐标，创建统一的机械手坐标空间。

通过算法将机械手掌心映射到统一坐标空间。

设计条件变分自编码器预测统一坐标。

优化问题解决抓取姿态和手指关节。

提高抓取合成的成功率和多样性。

适用于多种机械手，具有广泛的应用前景。

使用教程

1. 访问项目代码库IRVLUTD，克隆或下载项目代码。

2. 根据GenDexGrasp的指导设置isaac gym抓取评估环境。

3. 使用学习率0.1和步长0.02配置抓取评估参数。

4. 从Box.com下载机械手表面点坐标和其他元数据文件。

5. 阅读并遵循数据集文件夹中提供的README文件进行整体设置。

6. 将下载的数据集与项目代码结合使用，进行抓取合成实验。

7. 根据实验结果调整算法参数，优化抓取合成效果。

8. 记录实验数据，撰写实验报告或论文。