仪器仪表学报

作者：葛俊彦，史金龙，周志强，王 直，钱 强

单位：葛俊彦,1.江苏科技大学计算机学院,,史金龙,1.江苏科技大学计算机学院,,周志强,1.江苏科技大学计算机学院,,王 直,1.江苏科技大学计算机学院,,钱 强,1.江苏科技大学计算机学院,

关键词：深度学习;三维检测;位姿计算;机器人控制

基金：科技部国家重点研发计划(2018YFC0309104)项目资助

机器人抓取任务中面对的是不同形状和大小的物体,而散落在场景中的物体会有不同的姿态和位置,这对机器人抓取中计算物体位姿任务提出了较高的挑战。针对于此,本文设计了一种基于三维目标检测的机器人抓取方法,弥补了基于二维图像识别引导机器人抓取任务中对视角要求较高的缺陷。首先,设计了一种卷积神经网络在RGB图像中识别物体,并回归出物体三维包围盒、物体中心点;其次,提出一种计算机器人抓取物体最佳姿势的策略;最后,控制机器人进行抓取。在实际场景中,使用本文设计的三维检测网络,三维目标检测精度达到88%,抓取成功率达到94%。综上所述,本文设计的系统能有效找到机器人合适的抓取姿势,提高抓取成功率,满足更高的抓取任务要求。

来源：2021年第8期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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