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题名一种基于轻量级堆叠沙漏网络的机械臂姿态估计方法
被引量：2
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作者
王琦
郑飂默
王诗宇
刘信君
郭威
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机构
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
沈阳中科数控技术股份有限公司
盐城师范学院信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第11期2370-2374,共5页
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基金
国家重点研发计划“智能机器人专项”项目(2018YFB1308803)资助。
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文摘
现有的机械臂姿态估计方法通常只考虑如何改进模型的泛化能力,而忽略了模型的效率,因此在实际应用中,开发出的模型参数量和计算量过大.为了解决此问题,本文提出一种新的基于Ghost模块的堆叠沙漏网络(Ghost Module-Based Stacked Hourglass Network,Ghost-SHN).Ghost-SHN以堆叠沙漏网络(Stacked hourglass Network,SHN)为基础,构建了具有两个堆的堆叠沙漏网络,并通过把堆叠沙漏网络中的普通卷积替换成轻量的Ghost模块来压缩模型,能够更好地在机械臂上进行部署,实现了轻量级的机械臂姿态估计.四个典型数据集上的实验结果表明,Ghost-SHN相比同类模型,不仅减少了参数量和计算量,而且泛化性能很好,取得了比堆叠沙漏网络更好的精度.
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关键词
机械臂姿态估计
关键点检测
堆叠沙漏网络
Ghost模块
模型压缩
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Keywords
robotic arm pose estimation
keypoint detection
stacked hourglass network
Ghost module
model compression
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像梯度向量映射的机械臂姿态估计方法
被引量：1
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作者
丁宇航
陈震
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机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期251-259,共9页
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文摘
[目的]为了提高机械臂姿态估计精度和实时性,提出基于RGB图像梯度特征向量映射的机械臂姿态重建方法。[方法]首先,采用方向梯度直方图算法(HOG)计算系列机械臂图像纹理梯度特征,再通过训练深度神经网络(DNN)建立图像特征向量与机械臂关节角度向量之间的映射关系;然后,使用用于预训练的向量映射模型对机械臂运动帧图像进行快速姿态估计;最后,采用合成数据技术生成模型的训练和测试数据集。[结果]试验结果显示,目标机械臂3个关节的角度预测误差平均值为2.92°,单帧图像姿态估计耗时0.08 s。[结论]研究表明,所提方法具有较好的预测速度和精度,仅利用RGB图像信息可实现端到端的机械臂姿态估计。
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关键词
焊接机器人
机械臂姿态估计
机器视觉
向量映射模型
方向梯度
深度神经网络
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Keywords
welding robot
robot arm pose estimation
machine vision
vector mapping model
oriented gradient
deep neural network
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分类号
U671.99
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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