[发明专利]一种基于深度学习的机器人多物体分拣方法有效
| 申请号： | 202110575065.9 | 申请日： | 2021-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN113284179B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 黄玲涛;张红彦;杨劲松 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70;G06T7/10;G06T7/80 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 朱世林 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的机器人多物体分拣方法，所述分拣方法具体步骤如下：首先利用旋转目标检测网络检测任务场景中目标物体的类别、位置及旋转角度；之后通过实例分割网络分割出物体表面像素，利用相机标定、主成分分析法和欧拉角法对分割出的像素进行处理，获得目标物体的姿态；然后通过基于先验知识的物体分拣次序推理算法获得物体的分拣次序；最后机器人根据获得的物体分拣次序和位姿，自主完成多物体分拣任务。本发明基于深度学习的方法实现了场景中物体位姿和分拣次序的获取，使机器人能够在非结构化场景中对堆叠的多物体进行安全、稳定和准确的分拣操作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机器人 物体 分拣 方法 | ||
【主权项】：
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