[发明专利]基于深度学习的机器人连接件六自由度位姿估计系统有效
| 申请号： | 202111226194.3 | 申请日： | 2021-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN113927597B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张立国;李佳庆;金梅;薛静芳;耿星硕;杨红光;张升;申前;章玉鹏;王磊 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习与视觉机器人技术领域，具体涉及基于深度学习的机器人连接件六自由度位姿估计系统，包括如下步骤：利用虚拟现实技术制作数据集；改进DOPE算法对连接件进行6D位姿估计；搭建机器人连接件位姿估计抓取平台；本发明利用虚拟现实技术对数据集做了改进，使数据集背景信息多样化，即使换到新环境也不会影响精度；对于特定的工业场景制作特定的数据集，利用虚拟现实技术进行制作，极大地减轻了人工标注物体的工作量；同时在单目视觉机器人连接件分拣场景中，对遮挡问题利用随机掩模局部处理方法对数据集进行了改进，提高了网络在处理物体遮挡时的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 机器人 连接 自由度 估计 系统 | ||
【主权项】：
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