文件名称:
Robotics-Object-Pose-Estimation:一个完整的端到端演示，我们在Unity中收集训练数据，并使用该数据训练深度神经网络来预测立方体的姿势。 然后将此模型部署到模拟的机器人取放任务中-源码
开发工具:
文件大小: 34mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：对象姿势估计演示
本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成，导入URDF模型，收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时，您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作，并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。
是否想跳过本教程并运行完整的演示？ 查看我们的。
是否想跳过本教程，而专注于为深度学习模型收集训练数据？ 查看我们的。
注意：该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。
目录
这一部分包括下载和安装Unity编辑器，设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。
本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化，以便在训练数据中创造多样性。
如果您想了解更
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