[发明专利]基于混合信息输入网络模型的未知物体抓取位姿估计方法

摘要

基于混合信息输入网络模型的未知物体抓取位姿估计方法，属于机器人自主抓取领域。本发明为了实现机器人对未知物体的快速、有效抓取。对训练图像数据集中的图像混合信息进行预处理；构建基于混合信息输入的信息融合机制，并搭建神经网络模型；对包含混合信息融合机制的网络模型参数进行训练，获得优化后的混合信息输入网络模型；利用基于RGB‑D图像的物体分割技术实现对传感器采集到的场景图像进行可抓取物体分割；利用基于反馈信息的候选区域生成机制，搜索获得物体上的最佳抓取区域；利用深度信息估计机器人在最佳抓取区域的抓取位置和抓取姿态，进而获得抓取物体时的抓取位姿。该方法有利于机器人快速、准确地实现对未知物体的自主抓取。

主权项

1.一种基于混合信息输入网络模型的未知物体抓取位姿估计方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：步骤一、对训练图像数据集中的图像混合信息进行预处理：步骤二、构建基于混合信息输入的信息融合机制，并搭建神经网络模型；步骤三、对包含混合信息融合机制的网络模型参数进行训练，完成模型优化，获得优化后的混合信息输入网络模型；步骤四、利用基于RGB‑D图像的物体分割技术实现对传感器采集到的场景图像进行可抓取物体分割；步骤五、利用基于反馈信息的候选区域生成机制，搜索获得物体上的最佳抓取区域；步骤六、利用深度信息估计机器人在最佳抓取区域的抓取位置和抓取姿态，进而获得机器人抓取物体时的抓取位姿。