基于语义分割的不规则目标抓取策略研究

人工智能和机器人是人类科技在软硬件领域的巅峰,因此本文开展了将深度学习模型用于机器人抓取策略的研究,不仅能为机器人赋予智能属性,还能让以深度学习为代表的人工智能模型落地应用。本文主要研究了将语义分割模型改进后用于不规则目标的三指抓取策略研究。首先,本文分析了DeepLab模型架构的合理性以及其包含的空洞卷积的强大性能,并搭建用于模型训练和验证的数据集。其次,本文以DeepLabV3+算法为基础,将其改进后用于不规则目标的抓取策略生成研究。最后通过实验研究发现本文提出的适用于三指灵巧手的三角形抓取策略具有通用性强和成本合理的优点,为人工智能算法的落地应用和机器人抓取研究作出了有益探索。