面向可穿戴机器人的可供性分割扩展至多物体图像

针对上肢假肢设备视觉抓取管线在多物体场景下难以区分目标的问题，研究提出在硬件中加入激光指针实现物体消歧，并配合混合现实策略复用已有高质量分割掩码程序化生成逼真图像，对识别可抓取部位的深度卷积网络重新训练。实验结果显示，该管线相比现有方案将目标消歧准确率最高提升9%，同时保持计算开销不变。