В статье исследуется применение нейросетевых алгоритмов для захвата объектов мобильными робототехническими системами, такими как гуманоидные роботы, квадропеды и колёсные роботы с манипуляторами. Нейросетевые методы обеспечивают гибкость, упрощение управления и повышение автономности, что важно для задач граспинга в различных условиях. Разработана симуляционная среда с RealSense камерой для получения глубинных карт и манипулятором с шестью степенями свободы и двухпальцевым захватом. Данные обрабатываются сверточными нейросетями для генерации положения захвата и модифицированными алгоритмами выбора оптимальной точки. Среда позволяет исследовать и оценивать эффективность нейросетевых подходов, способствуя развитию автономных систем захвата.

Андреев А.В. (науч. рук. Артемов К.) Применение нейросетевых подходов в задаче захвата объектов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14574