一种优化的机器人抓取位姿检测方法
Information Technology & Informatization（2022）
摘要
针对传统的机器人抓取检测方法存在准确率低、实时性差的问题,提出了基于深度学习的机器人抓取位姿检测方法.在康奈尔抓取数据集上,设计一种端到端的抓取检测网络模型并训练,输出目标物体的抓取位姿表示参数.针对现有的抓取姿态表示方法的不足,结合YOLOv5目标检测算法生成目标物体的点云图,采用PCA方法生成抓取姿态,并提出一种优化的姿态提取方法.实验结果表明,利用端到端的网络模型和优化的PCA方法提高了机器人抓取位姿检测的准确性、实时性.
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