主要观点总结
本文综述了基于视觉的机器人端到端策略抓取估计方法，分为平面级抓取和空间级抓取两类。平面级抓取方法包括估计抓取接触点和估计定向矩形两类，空间级抓取方法分为面向对象和面向场景两类。文章还介绍了相关的数据集和抓取评估指标，指出了基于视觉的机器人端到端策略抓取估计方法面临的挑战及未来的发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 平面级抓取方法
平面级抓取方法包括估计抓取接触点和估计定向矩形两类，主要利用RGB图像、深度图像或RGB-D图像进行抓取估计，适用于从单一角度抓取的固定场合。
关键观点2: 空间级抓取方法
空间级抓取方法分为面向对象和面向场景两类，面向对象方法利用目标对象的3D模型与感知场景中对象的几何形状匹配叠加，生成机械手对应的抓取姿态；面向场景的方法则追求对整个场景的理解，动态生成抓取候选对象。
关键观点3: 数据集和评估指标
介绍了平面级抓取和空间级抓取的相关数据集和抓取评估指标，如有效抓取率、模型点的平均距离、倒角距离等。
关键观点4: 挑战与未来展望
指出了基于视觉的机器人端到端策略抓取估计方法面临的挑战，包括算法的通用性不足、模型的轻量化有限和任务评价机制缺乏多元化。同时，提出了未来的发展方向，包括数据和算法方面的改进、模型轻量化以及模型评估的多元化。
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