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基于单视图关键点投票的机器人抓取方法 被引量:2
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作者 茅凌波 史金龙 +1 位作者 周志强 佘若水 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期3572-3581,共10页
针对传统机器人抓取算法成本高、位姿估计准确率低、在极端场景中鲁棒性差等问题,提出一种基于单视图关键点投票的机器人抓取方法。该方法基于单个RGB图像,采用投票推理2D关键点的方式,再结合3D关键点的位置,利用多组点对映射关系(E-Per... 针对传统机器人抓取算法成本高、位姿估计准确率低、在极端场景中鲁棒性差等问题,提出一种基于单视图关键点投票的机器人抓取方法。该方法基于单个RGB图像,采用投票推理2D关键点的方式,再结合3D关键点的位置,利用多组点对映射关系(E-Perspective-n-Point, EPnP),算法计算物体的6D位姿,并将其转换为最优的机器人抓取姿势,实现机器人抓取。实验表明,即使在遮挡、截断、杂乱场景中,也能体现较好的估计结果。所提方法抓取成功率达到了94%,能引导机器人实现准确抓取。 展开更多
关键词 6D位姿 单视图 关键点 投票 机器人抓取
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基于单目视觉的类别级六自由度位姿估计方法
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作者 郭凌 史金龙 茅凌波 《计算机与数字工程》 2023年第8期1787-1791,1810,共6页
目前,6D位姿估计技术主要针对实例级别的物体,而对网络预先没有获取精准CAD模型的实例,无法估计其6D位姿信息。针对这一问题,论文提出了一种类别级6D位姿估计的网络框架。首先,进行目标识别与掩膜分割,再通过逐像素预测目标的三维坐标,... 目前,6D位姿估计技术主要针对实例级别的物体,而对网络预先没有获取精准CAD模型的实例,无法估计其6D位姿信息。针对这一问题,论文提出了一种类别级6D位姿估计的网络框架。首先,进行目标识别与掩膜分割,再通过逐像素预测目标的三维坐标,获取其标准化模型点云;其次,设计了一种单目深度估计网络,再通过三维重建得到实例对象的局部点云;最后,利用局部点云与标准化模型点云配准,计算得到类别级物体的6D位姿信息。实验表明:方法仅通过单张图像就能实现类别级6D位姿信息估计,平均精度达到89.2%。 展开更多
关键词 位姿估计 六自由度 类别级 单目视觉
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基于卷积神经网络的扁桃体咽拭子采样机器人 被引量:2
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作者 李顺君 钱强 +2 位作者 史金龙 葛俊彦 茅凌波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第15期324-329,共6页
针对医务人员咽拭子采样时有较高被传染风险,提出咽拭子采样机器人。采样需检测、识别和定位扁桃体的位置信息,由于扁桃体在原图中尺寸较小、特征提取困难,设计基于卷积神经网络的两步检测模型。第一步,使用口腔检测模块将口腔图像从自... 针对医务人员咽拭子采样时有较高被传染风险,提出咽拭子采样机器人。采样需检测、识别和定位扁桃体的位置信息,由于扁桃体在原图中尺寸较小、特征提取困难,设计基于卷积神经网络的两步检测模型。第一步,使用口腔检测模块将口腔图像从自制的人体面部数据集中检测并切割出来;第二步,在口腔图像基础上,识别位扁桃体的位置信息。结合深度图像计算扁桃体在机器人世界坐标系的坐标,控制机械臂运动到指定位置,实现咽拭子采样。实验证明,系统使用基于卷积神经网络的扁桃体两步检测模型具有较高的准确性和检测效率,检测结果的AP50和检测平均时间均优于对比算法且能够准确地完成咽拭子采样。 展开更多
关键词 目标识别 检测定位 深度学习 医用辅助机器人
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