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基于VGG16-RGBD的散乱件抓取场景下分拣点检测
1
作者
潘震宇
胡洁
+1 位作者
刘文海
薛腾
《机电一体化》
2018年第11期27-31,共5页
针对在密集环境下的散乱件抓取(Bin Picking)问题,由于存在大量的遮挡,所以要求机器人能够在有遮挡情况、物体杂乱放置的环境中对未定义物体进行可靠的抓取点检测。本文提岀了一种新颖的基于VGG16-RGBD网络的抓取点检测方法,在密集环境...
针对在密集环境下的散乱件抓取(Bin Picking)问题,由于存在大量的遮挡,所以要求机器人能够在有遮挡情况、物体杂乱放置的环境中对未定义物体进行可靠的抓取点检测。本文提岀了一种新颖的基于VGG16-RGBD网络的抓取点检测方法,在密集环境下提高了机器人抓取的准确率和精度。通过在真实机器人上实现抓取动作,证明了此方法的有效性,表明了此方法可以准确检测物体的抓取点,并且在复杂环境中达到了 94%的成功率。
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关键词
密集环境
深度学习
vgg
16
-
rgbd
抓取点检测
原文传递
题名
基于VGG16-RGBD的散乱件抓取场景下分拣点检测
1
作者
潘震宇
胡洁
刘文海
薛腾
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《机电一体化》
2018年第11期27-31,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675329,51675342)
上海宝山区科委基金资助项目(16-C-3)
+2 种基金
机械系统与振动国家重点实验室课题(GZ2016KF001,GKZD020018)
上海交通大学“医工交叉研究基金”资助项目(YG2014MS12)
特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验室开放课题(GZ2016KF001)
文摘
针对在密集环境下的散乱件抓取(Bin Picking)问题,由于存在大量的遮挡,所以要求机器人能够在有遮挡情况、物体杂乱放置的环境中对未定义物体进行可靠的抓取点检测。本文提岀了一种新颖的基于VGG16-RGBD网络的抓取点检测方法,在密集环境下提高了机器人抓取的准确率和精度。通过在真实机器人上实现抓取动作,证明了此方法的有效性,表明了此方法可以准确检测物体的抓取点,并且在复杂环境中达到了 94%的成功率。
关键词
密集环境
深度学习
vgg
16
-
rgbd
抓取点检测
Keywords
cluster environment
deep learning
vgg16 - rgbd
picking point detection
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VGG16-RGBD的散乱件抓取场景下分拣点检测
潘震宇
胡洁
刘文海
薛腾
《机电一体化》
2018
0
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参考文献
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