近日，日本芝浦工業大學（Shibaura Institute of Technology）的研究團隊開發出一種新型六自由度（6D）姿態數據集，旨在提升工業機器人抓取系統的準確性和適應性。該數據集結合了RGB圖像和深度圖像，在動態環境中的拾取和放置任務中展現出顯著的精度提升。

在機器人領域，精確的物體姿態估計，即確定物體的位置和方向，對于執行制造和物流等行業中的拾取和放置任務至關重要。隨著機器人被賦予越來越復雜的操作，其準確確定物體六自由度姿態的能力變得尤為關鍵。然而，盡管深度學習技術取得了進展，6D姿態估計算法的性能在很大程度上仍依賴于其訓練數據的質量。

為此，芝浦工業大學工學院副教授Phan Xuan Tan領導的研究團隊，包括來自越南河內工業大學的Nguyen Van-Truong博士、Do Cong-Duy先生、Bui Thanh-Lam博士，以及來自越南河內科技大學的Dang Thai-Viet副教授，設計了一個精心構建的數據集，旨在提升6D姿態估計算法的性能。該數據集填補了機器人抓取和自動化研究中的一大空白，為機器人在現實環境中執行任務提供了更高的精度和適應性。這項研究于2024年11月23日在線發布，并于2024年12月刊登在《工程成果》（Results in Engineering）期刊第24卷上。

副教授Phan Xuan Tan表示：“我們的目標是創建一個不僅推動研究進展，而且能解決工業機器人自動化中實際挑戰的數據集。我們希望它能成為研究人員和工程師的寶貴資源。”

研究團隊使用英特爾RealSense D435深度相機捕捉高質量的RGB和深度圖像，并為每個圖像標注物體的6D姿態數據，包括旋轉和位移信息。該數據集涵蓋了各種形狀和尺寸的物體，并通過數據增強技術，確保其在不同環境條件下的多功能性。這種方法使得該數據集在廣泛的機器人應用中具有高度的適用性。

副教授Phan Xuan Tan進一步指出：“我們的數據集經過精心設計，具有工業實用性。通過包含不同形狀的物體和環境變量，它不僅為研究人員提供了寶貴的資源，也為在動態和不可預測環境中操作機器人的工程師提供了支持。”

該研究的成果表明，利用新數據集訓練的機器人抓取系統在復雜環境中實現了98%的準確率，顯著優于傳統方法。這一突破為工業自動化中的機器人操作設立了新的標準，特別是在需要高精度和適應性的任務中。

芝浦工業大學成立于1927年，是日本著名的私立理工科大學之一。學校以工程和技術研究聞名，致力于培養具有國際視野的工程師和研究人員。此次研究團隊的成員還包括來自越南的合作機構，體現了國際科研合作在推動技術進步中的重要作用。

英特爾公司（Intel Corporation）是一家總部位于美國的跨國科技公司，成立于1968年。作為全球最大的半導體芯片制造商之一，英特爾在計算機處理器、人工智能和自動駕駛等領域具有重要影響力。其RealSense系列深度相機廣泛應用于機器人、虛擬現實和增強現實等領域，為開發先進的計算機視覺系統提供了強大的硬件支持。

此次研究的成功，不僅展示了高質量數據集在提升機器人操作精度方面的關鍵作用，也為未來在復雜和動態環境中部署機器人系統提供了新的可能性。隨著工業自動化需求的不斷增長，這一成果有望在制造、物流等領域得到廣泛應用，推動機器人技術的進一步發展。

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