【摘要】：提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械臂最優(yōu)抓取位置檢測(cè)方法.相比傳統(tǒng)手工設(shè)定的特征,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法學(xué)習(xí)得到的特征具有較強(qiáng)的魯棒性和穩(wěn)定性,能夠適應(yīng)訓(xùn)練集中未曾出現(xiàn)的新物體.本方法首先使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)圖像中的目標(biāo)物體進(jìn)行檢測(cè),記錄目標(biāo)的類別和位置.然后根據(jù)分類檢測(cè)結(jié)果,使用基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械臂抓取方法進(jìn)行抓取位置學(xué)習(xí).仿真實(shí)驗(yàn)表明所提方法能對(duì)圖像中的目標(biāo)物體進(jìn)行較為準(zhǔn)確的分類,在Universal Robot 5機(jī)械臂上得到的抓取實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提方法的有效性.
[Abstract]:This paper presents an optimal location detection method for manipulator based on depth neural network. Compared with the traditional feature set by hand, the learning method based on deep neural network has strong robustness and stability, and can adapt to new objects not seen in the training set. Firstly, the object detection algorithm based on depth learning is used to detect the object in the image, and the classification and position of the target are recorded. Then, according to the classification and detection results, the grasping position learning method based on depth learning is used. The simulation results show that the proposed method can classify the target objects in the image accurately. The experimental results on the Universal Robot-5 manipulator show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;哈爾濱理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61503381) 北京市科技計(jì)劃(Z171100000817009)
【分類號(hào)】：TP241

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本文編號(hào)：2466657