-
题名提高机器人识别机率的线性推动策略
- 1
-
-
作者
赵有港
张宏
徐刚
许允款
曾晶
-
机构
太原科技大学机械工程学院
中国科学院宁波材料技术与工程研究所计算机视觉实验室
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第4期1242-1249,共8页
-
基金
宁波市科技创新2025重大专项基金项目(2020Z013)。
-
文摘
针对机器人工业抓取场景中,堆叠的工件相互遮挡,难以识别的问题,提出一种基于聚类网格法的自适应线性推动策略AC-Grid。融合二维图像与点云高度渲染信息,根据抓取场景内工件的散乱堆叠情况分析出可靠的几何特征,为机器人优化出一条合理有效的工件推动路线。在V-REP仿真环境中制作80组“PushTD”系列的模拟场景数据集,对比实验结果表明,AC-Grid推动策略在仿真场景下最高能使平均目标匹配识别度提高至39.6%,在实际场景中能达到16.4%,在不同场景中均能起到显著分离和目标识别度提升的作用。
-
关键词
机器人抓取
聚类网格
推动策略
图像处理
目标分离
目标识别
模拟场景数据集
-
Keywords
robot grabbing
clustering grid
pushing strategy
image processing
target separation
target recognition
simulation scene datasets
-
分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-