| 基于深度卷积网络的多目标动态三维抓取位姿检测方法 |
| |
| 引用本文： | 杨傲雷,曹裕,徐昱琳,费敏锐,陈灵.基于深度卷积网络的多目标动态三维抓取位姿检测方法[J].仪器仪表学报,2019,40(12):135-142. |
| |
| 作者姓名： | 杨傲雷 曹裕 徐昱琳 费敏锐 陈灵 |
| |
| 作者单位： | 上海大学机电工程与自动化学院上海200444;湖南师范大学工程与设计学院长沙410081 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（61873158, 61703262）、上海市自然科学基金（18ZR1415100）项目资助 |
| |
| 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 |
Dynamic multi target 3D grasp posture detection approach based on deep convolutional network |
| |
| Yang Aolei,Cao Yu,Xu Yulin,Fei Minrui,Chen Ling.Dynamic multi target 3D grasp posture detection approach based on deep convolutional network[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2019,40(12):135-142. |
| |
| Authors: | Yang Aolei Cao Yu Xu Yulin Fei Minrui Chen Ling |
| |
| Affiliation: | School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200444, China; College of Engineering and Design, Hunan Normal University, Changsha 410081, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | deep convolutional network grasp posture object detection stabilization detection filter |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《仪器仪表学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《仪器仪表学报》下载全文 |
|
