机器人通过抓取物体完成更高级的人机交互或自主操作任务，如通过抓取水杯进而完成倒水和给人递水杯的任务，抓取物体是智能机器人发展过程中最基础的能力之一。
目前，一般通过位姿检测或深度学习的方式为物体生成抓取位姿，继而机械臂运动至抓取位姿处闭合手指，完成抓取任务。
本课程将带领大家学习基于深度学习的机器人平面抓取算法的概念和分类，并从零开始搭建抓取检测数据集以及训练经典抓取检测网络GGCNN，并一步一步将GGCNN与pybullet仿真环境和kinova机械臂融合，通过python和ROS编程，实现在仿真环境中使用仿真机械臂抓取3D物体模型，以及在真实实验场景中使用kinova机械臂抓取物体。
GGCNN抓取检测流程
1. 课程简介
2. 机器人平面抓取基础
3. 搭建并训练平面抓取检测网络GGCNN
4. 在pybullet仿真环境中进行平面抓取
5. 使用kinova机械臂进行平面抓取
*课程资料请在微信公众号“古月居”后台回复“仿真控制资料”获取
现上新 前50名购课可领取5元优惠券
每人限领1张
领取后15天内使用有效
1. 本教程从入门机器人抓取算法研究开始讲起，讲解细致，在于帮助大家掌握基础知识。本教程的适用人群有：
2. 由于本产品的视频课程属性，观看后不予退款。
点击“阅读原文”可跳转购买链接
