日本Shibaura技术研究所的研究人员开发了一个新的6D数据集，旨在提高工业环境中盗窃的精度和适应性。数据集说明了整合RGB和深度图像并提高机器人精度以在动态环境中执行选择和放置任务的巨大潜力。本文引用：对象的姿势的精确估计是指机器人确定对象的位置和方向的能力。这对于机器人至关重要，尤其是在诸如制造和物流等行业的批评中的收集和安置任务中。但是，尽管深度学习取得了进步，但姿势6D估计算法的性能在很大程度上取决于正在训练的数据的质量。由潘旺丹（Pan Xuantan）领导的新研究，与副教授及其团队一起是日本Chiba理工学院工程学院，它具有INT罗德（Rod）引入了河内技术大学技术大学技术大学河内技术大学河内大学河内大学河内大学河内大学河内大学的引入。估计算法。该数据库通过提供全面的资源来解决机器人和自动化跟踪研究中的巨大差距，从而使机器人可以在现实世界环境中执行更精确和自适应的任务。该调查于2024年11月23日在线发布，并于2024年12月发布。该调查在BU工程结果的第24卷中介绍。联合老师潘丹叹了口气。研究团队创建了一个数据库，该数据库不仅满足了研究社区的需求，而且还适用于真正的工业环境。使用D435 Prof Cameraintel RealsSensEnsetm捕获了高质量的RGB和深度图像，并标记了包含6D姿势（旋转和位移）数据的每个图像。该数据库有多种形状和大小，以及Data Inc已经添加了放映技术来确保在各种环境条件下的多功能性。 “我们的数据库是为工业部门精心设计的。在各种方式和环境中包括对象，分别可变ffb6d。高精度表明，该数据集提供了可靠且精确的姿势信息，这是针对机器人的，制造质量控制和传导应用程序的质量控制和传导应用程序非常重要。该数据集在这些数据集中的出色表现。该数据设置的出色效果可以改善该数据的功能。矩形棱镜，空中飞人，圆柱体等，但扩展到包括更复杂和不规则的物体使其更适合于实际场景。耳机具有数据集的效果。我对此感到乐观。结果清楚地表明，设计良好的数据集显着提高了姿势6D估计算法的性能，这使其可以以更高的精确和效率执行更复杂的任务。这些结果值得！相关教授以情感哭泣。将来，设备计划通过合并更多类型的对象并自动化数据收集过程的一部分来扩展数据集，以提高效率和可访问性。这些努力旨在更多地改善依赖机器人自动化的数据集以及研究人员的适用性和实用性。