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Transporter Networks

ManipulationRobot LearningVision

Eine visionsbasierte Manipulationsarchitektur, die Pick-and-Place-Richtlinien durch Vorhersage dichter pixelweiser Entsprechungen zwischen Quell- (Pick) und Ziel- (Place) Positionen erlernt. Transporter Networks verwenden räumliche Aufmerksamkeit, um zu erkennen, wo gepickt werden soll, und Kreuzkorrelation, um zu bestimmen, wo platziert werden soll. Sie sind hochgradig stichprobeneffizient und effektiv für präzise Umordnungsaufgaben.

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