《表5 物理世界抓取测试结果》

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《一种先验知识引导的基于二阶段渐进网络的自主抓取策略》

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本实验共设定了3种抓取场景，分别是单物品抓取、多物品抓取以及堆叠物品抓取．对于任意场景下的任何一次抓取实验，待抓取物品都随机被放置在工作台上，然后启动机器人进行抓取，记录抓取结果．表5展示了机器人在物理世界的抓取测试结果，记录机器人在3种场景下的抓取成功率以及任务完成率．其中针对单物品抓取任务，其完成率是指机器人连续抓取3次，如果3次均抓取失败，则认为此次任务未完成，反之则表示任务完成，据此计算在所有实验中任务的完成比率．对于多物品抓取，完成率指连续进行1.5×n次抓取，被抓起的物品数占总物品数的比例．从表5中可以看出，基于TSPN开发的抓取模型在真实环境中对单个物品的抓取成功率达到92.1%，这说明在仿真环境中训练所得的抓取模型在真实环境中是有效的．图13展示了几个真实环境下抓取过程的实例．其中图13（a）为单物体抓取，图13（b）（c）为多物体抓取，图13（d）（e）为堆叠物体抓取，从左到右依次为全局深度图、全局可抓性分布、抓取检测结果．其中可抓性分布图中的红色区域代表适合抓取的位置，蓝色区域代表不适合抓取的区域．对于图13（a）单物体抓取，从可抓性分布图中可以看出，其红色区域集中在物体的颈部，即指明该物体颈部位置是适合抓取的．对于图13（b）（c）多物体抓取，其物体数量相对较少，彼此之间有一定间隔，各个物体轮廓清晰，机器人会从多个物体中挑选一个最适合的进行抓取．对于图13（d）（e）堆叠物体抓取，其彼此之间存在遮挡，物品轮廓不够清晰，机器人会优先从物体顶部进行抓取．实验过程中部分抓取演示已上传至https://www.bilibili.com/video/av76373223.