[发明专利]控制机械臂操作物体的方法、装置及模型训练方法、装置有效
| 申请号： | 201810236807.3 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN110293553B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 赵哲 | 申请（专利权）人： | 北京猎户星空科技有限公司 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种控制机械臂操作物体的方法及深度神经网络模型的训练方法，控制机械臂操作物体的方法包括：获取图像传感器当前时刻采集的目标图像；将目标图像输入预先训练完成的深度神经网络模型进行检测，得到目标图像对应的标签；判断目标图像对应的标签是否与预设的操作标签相同；如果否，控制末端工具按照目标标签对应的目标运动方向移动预设距离，并返回获取图像传感器当前时刻采集的目标图像的步骤；如果是，控制末端工具对待操作物体进行目标操作。由于深度神经网络模型是基于通过多个角度不同的图像传感器采集的图像样本训练得到的，可以消除摄像机的内参和外参的估计造成的误差，使机械臂对物体操作的准确率大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 控制 机械 操作 物体 方法 装置 模型 训练 | ||
【主权项】：
1.一种控制机械臂操作物体的方法，其特征在于，所述机械臂末端安装有末端工具，所述方法包括：获取图像传感器当前时刻采集的目标图像，其中，所述目标图像包括待操作物体及所述末端工具，所述图像传感器与放置所述待操作物体平面构成俯视视角；将所述目标图像输入预先训练完成的深度神经网络模型进行检测，得到所述目标图像对应的标签，其中，所述深度神经网络模型基于通过多个角度不同的图像传感器采集的图像样本训练得到，用于根据图像特征确定对应的标签，所述标签用于标识所述末端工具的运动方向；判断所述目标图像对应的标签是否与预设的操作标签相同；如果否，控制所述末端工具按照所述目标标签对应的目标运动方向移动预设距离，并返回所述获取图像传感器当前时刻采集的目标图像的步骤，其中，所述目标标签为所述目标图像对应的标签；如果是，控制所述末端工具对所述待操作物体进行目标操作。
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