GraspNetStage1:

  1. Pointnet2Backbone,

  • 输入:N*3大小的点云数据

  • 输出:具有C通道特征的点,并进行了一次M个点的子采样 M*(3+C)

  1. ApproachNet

  • 将可行逼近向量分为V个预定义视点。

  • 输出:两个值来预测其是否可抓取的置信度。因此,我们的proposal生成网络的输出为M × (2 + V),其中2表示可抓取或不可抓取的二进制类,V表示预定义的接近向量个数。

GraspNetStage2:

  1. CloudCrop(64, 3, cylinder_radius, hmin, hmax_list)

  • 在圆柱体区域中分组点

  • 输入: seed_xyz: 种子点坐标

点云:要裁剪的点

vp_rot: 从接近向量生成的旋转矩阵

  • 输出:不同深度分组点的特征

  1. Cylinder Region Transformation

  • 为每个抓握候选建立统一的表示形式

  • 由于接近距离相对来说不那么敏感,我们把它分成K个箱子。距离dk

  1. OperationNet

  • 进一步预测平面内旋转、接近距离、抓爪宽度和抓爪置信度

self.conv1 = nn.Conv1d(256, 128, 1)

self.bn1 = nn.BatchNorm1d(128)

relu

self.conv2 = nn.Conv1d(128, 128, 1)

self.bn2 = nn.BatchNorm1d(128)

relu

self.conv3 = nn.Conv1d(128, 3*num_angle, 1)

  • 输出是k*R*3(分成K个箱子,R个旋转度)

  1. ToleranceNet

  • 提出了一种被称为抓取亲和域(GAFs)的表示,以提高我们的抓取姿态预测的鲁棒性。由于可行的抓握姿势是无限的,人类倾向于选择能够容忍更大错误的抓握姿势.

  • 输出是k*R*1(分成K个箱子,R个旋转度)

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