10.3969/j.issn.1674-5825.2019.05.004
局部自主遥操作中的抓取构型识别研究
针对局部自主遥操作过程中识别目标准确率低的问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络的抓取构型识别方法,通过对其区域生成网络中锚点尺度、前景特征区域、候选框的线性回归和分类网络分别进行改进,以提高抓取构型识别的准确率.首先将抓取构型参数化,然后在目标区域中利用锚点法对抓取构型参数进行识别,结合视觉传感器采集到的深度信息确定目标高度,并通过线性回归方法对抓取区域进行修正.通过搭建机器人试验平台,利用Cornell Grasp Dataset进行训练与测试进行验证.试验结果表明,提出的方法在简单网络识别准确率为96.4%,并成功实现机器人对目标的抓取.
局部自主遥操作、目标检测、抓取构型识别、快速区域卷积神经网络
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V224.2(飞机构造与设计)
载人航天预先研究项目2018KC020081
2019-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
586-593