英偉達開發新算法6-DoF GraspNet，可讓機器人抓取任意物體

有趣的是，這套模型并沒有采用深度學習算法。

在生態上一向強大的英偉達又進一步深入了自己在訓練模型上的布局。

據報道，英偉達在西雅圖機器人實驗室開發出了一種新的算法——6-DoF GraspNet，其能讓機器人抓取任意物體。

具體工作原理如下：

首先，機械手“觀察”物體并規劃好在6D空間（空間中的x、y、z坐標平面和旋轉三維空間）中的移動路徑，隨后調用該算法，算法生成一組可能的握持器并根據需求進行移動，然后握持器的運行需調用“握持評估器”，該評估器會為每個可能的握持分配一個分數。最后，握持評估器通過局部變換調整握持變量進而提高最佳握持的成功率。

這里面，英偉達采用了Nvidia FleX評估法，它是一種基于粒子的模擬技術，可以實時生成視覺效果。

英偉達的研究人員表示，6-DoF GraspNet有三大優勢，首先，它可以用來抓取任意物體；其次，它的模塊化使得其可以用于各種計算機視覺應用和運動規劃算法；第三，它可以跟一個模型一起使用，該模型可根據各種物體的“點云”來分配形狀，而這將能確保機械臂不會跟任何障礙物相撞。

據悉，英偉達計劃在韓國舉行的2019年計算機視覺國際會議上展示這套6-DoF GraspNet。

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