一种基于YOLOv3的机器人自主分类抓取方法

摘要

本发明公开了一种基于YOLOv3的机器人自主分类抓取方法，其特征在于，采集并构建目标物体样本数据集；对YOLOv3目标检测网络进行训练，得到目标物体识别模型；采集目标物体的彩色图像和深度图像；用训练完成的YOLOv3目标检测网络，对彩色图像进行处理获得待抓取目标物体的类别信息及位置信息，结合深度图像进一步处理获得目标物体的点云信息；对点云信息进行最小包围盒求取，结合PCA算法计算点云的主方向，校准目标物体的X、Y、Z轴的坐标数据，计算目标物体相对于机器人坐标系的六自由度位姿。本发明采用YOLOv3算法，通过点云预处理和PCA等方法进行物体抓取位姿的估计，从而实现机器人对目标物体分类抓取。