基于RGBD的像素级抓取检测算法研究
朱建军,李天顺,赵梦瑶
吉林化工学院
2024-08-21
针对物体姿态随机、外形不规则、抓取环境复杂等机械臂抓取问题,提出一种基于RGBD的像素级抓取检测方法。首先,对Cornell数据集基于像素级重标注,并生成抓取标签;然后,提出一种多残差提取卷积神经网络(CRENet),增强网络特征提取效果;最后,搭建仿真抓取系统,进行算法验证。实验结果表明:位姿检测精度达到93. 99 % ,在对抗性抓取中,单物体抓取成功率为94. 0 % ,多物体抓取成功率为73. 3 % 。
  • 像素级抓取
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年份: 2024年
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内容目录
  • 引言

  • 1、数据标注

  • 2、抓取检测网络构建与检测分析

    • 2.1 抓取检测网络构建

    • 2.2 抓取位姿检测

  • 3、实验结果与分析

    • 3.1 模型评估

    • 3.2 模型测试

    • 3.3 仿真验证

  • 4、结论

核心点推荐
  • 平面抓取
  • 深度学习
  • 位姿估计
  • 残差网络