基于完备抓取构型和多阶段网络的软体手抓取

摘要

视觉引导的软体手抓取依赖视觉输出正确的抓取位置、抓取角度和抓取深度,为此提出了面向多手指软体手的完备抓取构型数学模型和多任务损失函数,设计了基于"锚点"旋转框的两阶段深度学习网络,实现了从图像到软体多手指抓取指令的直接映射.通过公开数据库和自建数据库分析了网络模型的性能表现.研究结果表明:多任务损失函数和基于"锚点"旋转框的两阶段网络模型有效提高了多输出抓取检测的准确率和机器人抓取的成功率.最后,构建了机器人软体手抓取系统,抓取实验结果表明:所提方法对视觉定位误差具有一定的抓取稳健性,可成功抓取不同种类的水果,能够达到96%的抓取成功率,对水果皮的抓取也具有很好的泛化能力.