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。
作者
袁明锐
张禹
台立钢
王文通
YUAN Mingrui;ZHANG Yu;TAI Ligang;WANG Wentong
出处
《信息技术与信息化》
2022年第1期194-197,共4页
Information Technology and Informatization
