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基于混合信息输入网络模型的未知物体抓取位姿估计方法

摘要

基于混合信息输入网络模型的未知物体抓取位姿估计方法,属于机器人自主抓取领域。本发明为了实现机器人对未知物体的快速、有效抓取。对训练图像数据集中的图像混合信息进行预处理;构建基于混合信息输入的信息融合机制,并搭建神经网络模型;对包含混合信息融合机制的网络模型参数进行训练,获得优化后的混合信息输入网络模型;利用基于RGB‑D图像的物体分割技术实现对传感器采集到的场景图像进行可抓取物体分割;利用基于反馈信息的候选区域生成机制,搜索获得物体上的最佳抓取区域;利用深度信息估计机器人在最佳抓取区域的抓取位置和抓取姿态,进而获得抓取物体时的抓取位姿。该方法有利于机器人快速、准确地实现对未知物体的自主抓取。

著录项

  • 公开/公告号CN108280856A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201810139292.5

  • 发明设计人 王滨;王志超;刘宏;赵京东;王栋;

    申请日2018-02-09

  • 分类号G06T7/73(20170101);

  • 代理机构23109 哈尔滨市松花江专利商标事务所;

  • 代理人杨立超

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 05:55:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-08-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/73 申请日:20180209

    实质审查的生效

  • 2018-07-13

    公开

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