一种多信息融合的机器人抓取区域检测方法

摘要：

重点介绍了面向物体杂乱放置状态下的机器人物体拾取方法.由于物体的多样性和放置时的随意性,很难通过识别、分割、位姿估计等多步骤方法实现杂乱堆放物体的准确抓取.采用一种称为U-net的特殊卷积神经网络、结构融合RGB图像、深度图像信息以及法向量信息,直接预测合适的抓取点,从而无须提前进行物体识别以及位姿估计等操作.最后实验验证了方法的有效性,并比较了多种模态视觉信息对抓取区域预测的效果,发现融合RGB图像、深度图像以及法向量信息可以获得比较好的精度和召回率.

关键词：吸附式抓取、神经网络、法向量信息、物体抓取

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41;TP242;TN98

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家社会科学基金;科技部创新方法工作专项

在线出版日期：2022-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：13-21