局部自主遙操作中的抓取構(gòu)型識別研究
關(guān)鍵詞：局部自主遙操作 目標檢測 抓取構(gòu)型識別 快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：針對局部自主遙操作過程中識別目標準確率低的問題,提出了一種基于改進快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抓取構(gòu)型識別方法,通過對其區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)中錨點尺度、前景特征區(qū)域、候選框的線性回歸和分類網(wǎng)絡(luò)分別進行改進,以提高抓取構(gòu)型識別的準確率。首先將抓取構(gòu)型參數(shù)化,然后在目標區(qū)域中利用錨點法對抓取構(gòu)型參數(shù)進行識別,結(jié)合視覺傳感器采集到的深度信息確定目標高度,并通過線性回歸方法對抓取區(qū)域進行修正。通過搭建機器人試驗平臺,利用Cornell Grasp Dataset進行訓練與測試進行驗證。試驗結(jié)果表明,提出的方法在簡單網(wǎng)絡(luò)識別準確率為96.4%,并成功實現(xiàn)機器人對目標的抓取。
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