基于深度卷积网络的多目标动态三维抓取位姿检测方法

摘要：

在非结构化环境机器人抓取任务中,获取稳定可靠目标物体抓取位姿至关重要.本文提出了一种基于深度卷积网络的多目标动态三维抓取位姿检测方法.首先采用Faster R-CNN进行多目标动态检测,并提出稳定检测滤波器,抑制噪声与实时检测时的抖动;然后在提出深度目标适配器的基础上采用GG-CNN模型估算二维抓取位姿;进而融合目标检测结果、二维抓取位姿以及物体深度信息,重建目标物体点云,并计算三维抓取位姿;最后搭建机器人抓取平台,实验统计抓取成功率达到95.6％,验证了所提方法的可行性及有效性,克服了二维抓取位姿固定且单一的缺陷.

关键词：深度卷积网络、抓取位姿、目标检测、稳定检测滤波器

所属期刊栏目：40

分类号：TP391;TH86(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;上海市自然科学基金

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：135-142