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SP-POMDP:堆叠物体抓取场景中的任务规划方法
1
作者
陈奕好
刘金鑫
+1 位作者
库涛
邵鑫喆
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第7期2064-2071,共8页
在机器人抓取堆叠物体的工作场景中,由于环境中受杂波影响的传感器采样以及物体相互遮挡导致的部分可观测性,机器人无法实现准确、完整的建模,难以高效完成作业。针对以上问题,设计了一种基于状态修正的部分可观测马尔可夫决策过程(SP-P...
在机器人抓取堆叠物体的工作场景中,由于环境中受杂波影响的传感器采样以及物体相互遮挡导致的部分可观测性,机器人无法实现准确、完整的建模,难以高效完成作业。针对以上问题,设计了一种基于状态修正的部分可观测马尔可夫决策过程(SP-POMDP)模型,并基于该模型提出了一种机器人抓取任务规划方法。该方法基于采样结果抽象提取出离散的状态、动作以及观测空间,通过一种状态空间修正方法,根据当前堆叠场景的固有特性,添加环境中由于部分可观测性导致无法被采样识别的状态信息到状态空间中,并构建信念树对模型进行求解。实验结果表明,在堆叠物体的抓取任务中,本方法能够在保证成功率的情况下,显著减少运算时间,提高工作效率。
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关键词
机器人抓取
堆叠场景
POMDP
任务规划
状态空间修正
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职称材料
基于双层DCT-Mask特征融合算法的堆叠垃圾实例分割
2
作者
李利
梁晶
+1 位作者
陈旭东
潘红光
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第26期11341-11348,共8页
复杂堆叠场景下的垃圾实例分割受到严重遮挡和高密集性特点的影响,具有更大的检测难度。针对该问题,提出了一种结合DCT-Mask和双层特征融合网络思想的实例分割方法,用于高度堆叠场景下的垃圾实例分割。在网络结构层面,首先在数据预处理...
复杂堆叠场景下的垃圾实例分割受到严重遮挡和高密集性特点的影响,具有更大的检测难度。针对该问题,提出了一种结合DCT-Mask和双层特征融合网络思想的实例分割方法,用于高度堆叠场景下的垃圾实例分割。在网络结构层面,首先在数据预处理环节对特征数据进行解耦,并通过双分支特征融合降低堆叠对遮挡物体特征的影响,从而解决复杂堆叠遮挡下的实例分割问题。针对该场景下的密集混淆问题,在候选框分类回归部分融入了级联分类器,并优化了分割网络分支的损失函数。实验采用堆叠垃圾分类实例分割数据集进行实验验证,实验结果表明,该方法的AP_(50)、平均准确率mAP等指标有较大提升,且具有较好的分割效果和一定的可解释性。
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关键词
复杂
堆
叠
遮挡
场景
垃圾分类
双层特征融合网络
多级联检测器
损失函数优化
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职称材料
基于RGB-D图像的机械臂工业零件抓取研究
3
作者
刘生寿
杜敏
+1 位作者
张旭
谢小正
《机床与液压》
北大核心
2025年第17期66-75,共10页
针对机械臂在复杂堆叠场景中视觉抓取识别成功率低、速度慢等问题,基于RGB-D图像提出一种新型机械臂视觉抓取检测算法。通过融合RGB图像和深度图像,生成多模态特征图,从而增强图像的语义信息。采用ResNet-34作为编码器,并结合SE-Net模块...
针对机械臂在复杂堆叠场景中视觉抓取识别成功率低、速度慢等问题,基于RGB-D图像提出一种新型机械臂视觉抓取检测算法。通过融合RGB图像和深度图像,生成多模态特征图,从而增强图像的语义信息。采用ResNet-34作为编码器,并结合SE-Net模块,提升模型的表达能力,利用ESP-Net对不同尺度目标进行分割,获取多尺度语义信息。通过对特征图进行上采样解码,并与加权特征图进行跳连接,提取梯度信息,进一步提升网络性能。在Cornell和Jacquard数据集上验证了该算法的有效性,识别成功率分别达到98.31%和95.65%,推理速度为36.40帧/s。为验证算法的实用性,构建工业零件数据集,并在UR5-e机械臂上进行实时抓取实验。结果表明:在非堆叠场景中抓取成功率超过93%,在堆叠场景中抓取成功率超过81%,表明该算法能够显著提升非结构化环境中零件的抓取成功率。
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关键词
视觉抓取
机械臂
RGB-D图像
堆叠场景
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职称材料
题名
SP-POMDP:堆叠物体抓取场景中的任务规划方法
1
作者
陈奕好
刘金鑫
库涛
邵鑫喆
机构
中国科学院网络化控制系统重点实验室
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院大学
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第7期2064-2071,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1708503)。
文摘
在机器人抓取堆叠物体的工作场景中,由于环境中受杂波影响的传感器采样以及物体相互遮挡导致的部分可观测性,机器人无法实现准确、完整的建模,难以高效完成作业。针对以上问题,设计了一种基于状态修正的部分可观测马尔可夫决策过程(SP-POMDP)模型,并基于该模型提出了一种机器人抓取任务规划方法。该方法基于采样结果抽象提取出离散的状态、动作以及观测空间,通过一种状态空间修正方法,根据当前堆叠场景的固有特性,添加环境中由于部分可观测性导致无法被采样识别的状态信息到状态空间中,并构建信念树对模型进行求解。实验结果表明,在堆叠物体的抓取任务中,本方法能够在保证成功率的情况下,显著减少运算时间,提高工作效率。
关键词
机器人抓取
堆叠场景
POMDP
任务规划
状态空间修正
Keywords
robot grasping
stacking scene
POMDP
task planning
state space patching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双层DCT-Mask特征融合算法的堆叠垃圾实例分割
2
作者
李利
梁晶
陈旭东
潘红光
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第26期11341-11348,共8页
基金
陕西省教育厅科研计划(23JK0550)
西安市科技计划(23DCYJSGG0025-2022)。
文摘
复杂堆叠场景下的垃圾实例分割受到严重遮挡和高密集性特点的影响,具有更大的检测难度。针对该问题,提出了一种结合DCT-Mask和双层特征融合网络思想的实例分割方法,用于高度堆叠场景下的垃圾实例分割。在网络结构层面,首先在数据预处理环节对特征数据进行解耦,并通过双分支特征融合降低堆叠对遮挡物体特征的影响,从而解决复杂堆叠遮挡下的实例分割问题。针对该场景下的密集混淆问题,在候选框分类回归部分融入了级联分类器,并优化了分割网络分支的损失函数。实验采用堆叠垃圾分类实例分割数据集进行实验验证,实验结果表明,该方法的AP_(50)、平均准确率mAP等指标有较大提升,且具有较好的分割效果和一定的可解释性。
关键词
复杂
堆
叠
遮挡
场景
垃圾分类
双层特征融合网络
多级联检测器
损失函数优化
Keywords
complex stacking occlusion scene
garbage classification
bilayer feature fusion network
multicascade detector
optimization of loss function
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于RGB-D图像的机械臂工业零件抓取研究
3
作者
刘生寿
杜敏
张旭
谢小正
机构
白银矿冶职业技术学院机电工程学院
兰州理工大学机电工程学院
重庆工贸职业技术学院智能制造学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第17期66-75,共10页
基金
国家自然科学基金地区科学基金项目(51565030)
甘肃省科技创新人才计划-高技能创新人才专项(23CXKD0001)
+1 种基金
甘肃省科技计划项目(24CXGD002)
兰州理工大学高等教育研究项目(GJ2024B-50)。
文摘
针对机械臂在复杂堆叠场景中视觉抓取识别成功率低、速度慢等问题,基于RGB-D图像提出一种新型机械臂视觉抓取检测算法。通过融合RGB图像和深度图像,生成多模态特征图,从而增强图像的语义信息。采用ResNet-34作为编码器,并结合SE-Net模块,提升模型的表达能力,利用ESP-Net对不同尺度目标进行分割,获取多尺度语义信息。通过对特征图进行上采样解码,并与加权特征图进行跳连接,提取梯度信息,进一步提升网络性能。在Cornell和Jacquard数据集上验证了该算法的有效性,识别成功率分别达到98.31%和95.65%,推理速度为36.40帧/s。为验证算法的实用性,构建工业零件数据集,并在UR5-e机械臂上进行实时抓取实验。结果表明:在非堆叠场景中抓取成功率超过93%,在堆叠场景中抓取成功率超过81%,表明该算法能够显著提升非结构化环境中零件的抓取成功率。
关键词
视觉抓取
机械臂
RGB-D图像
堆叠场景
Keywords
visual grasping
robotic arm
RGB-D images
stacked scenes
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SP-POMDP:堆叠物体抓取场景中的任务规划方法
陈奕好
刘金鑫
库涛
邵鑫喆
《计算机应用研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于双层DCT-Mask特征融合算法的堆叠垃圾实例分割
李利
梁晶
陈旭东
潘红光
《科学技术与工程》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于RGB-D图像的机械臂工业零件抓取研究
刘生寿
杜敏
张旭
谢小正
《机床与液压》
北大核心
2025
0
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职称材料
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