[发明专利]一种基于卷积神经网络的机器人自主抓取方法有效
| 申请号： | 202010454612.3 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111695562B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 赵燕伟;周仙明;张健;吴耿育;王观龙 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06T7/77;G06V20/10 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的机器人自主抓取方法，包括：首先构建抓取检测模型，通过大量的数据集训练得到鲁棒性更强泛化能力更好的特征提取器；采集包含待抓取物体的场景图像送入到抓取检测模型中，得到待抓取物体在图像空间下的抓取框；根据机器人抓取过程中各坐标系之间的转换关系得到最终抓取位姿，控制机械臂到达指定位姿完成自主抓取操作。本发明将跨尺度检测的思想带入到抓取框的识别中，提高了不同尺度下的检测效果。同时将抓取框方向角的预测转化为分类与回归的组合，改善了多角度抓取的性能，提高了算法的准确率，有效的改善了机器人在非结构化环境中自主抓取的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 机器人 自主 抓取 方法 | ||
【主权项】：
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