[发明专利]一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法在审
申请号: | 202211212605.8 | 申请日: | 2022-09-30 |
公开(公告)号: | CN115861999A | 公开(公告)日: | 2023-03-28 |
发明(设计)人: | 高剑;郭靖伟;陈依民;李宇丰;张昊哲;杨旭博;张福斌 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G06V20/64 | 分类号: | G06V20/64;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/42;G06V10/44;B25J9/16 |
代理公司: | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人: | 刘新琼 |
地址: | 71007*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于多模态视觉信息融合的机器人抓取检测方法,包括:通过深度相机获取RGB图像和深度图像;利用深度学习YOLO检测目标物体的外接矩形框;结合深度图像获取目标物体的包围盒;分割提取目标物体的点云;对点云进行处理,先后进行降采样,点云滤波和点云聚类操作;计算目标点云的质心并利用PCA算法计算主成分方向;对目标点云进行随机均匀采样,生成候选抓取姿态;将抓握候选内部点云编码多通道图像,使用卷积神经网络预测分数;融合全局点云信息和局部点云信息,通过加权求和选出质量最高的抓取姿态作为执行位姿。该方法充分利用彩色图像,深度图像和以及目标物体点云的全局与局部信息,提高了机械臂与环境的交互能力。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 多模态 视觉 信息 融合 机器人 抓取 检测 方法 | ||
【主权项】:
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