[发明专利]一种基于深度学习机器人的目标物抓取位置的检测方法在审
| 申请号： | 201611181461.9 | 申请日： | 2016-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN106780605A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 高靖;李超;曹雏清 | 申请（专利权）人： | 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70 |
| 代理公司： | 芜湖安汇知识产权代理有限公司34107 | 代理人： | 曹政 |
| 地址： | 241000 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明适用于机器人抓取领域，提供了一种基于深度学习机器人的目标物抓取位置的检测方法，该方法包括如下步骤通过传感器采集包含目标物的RGB‑D图像；在RGB‑D图像的目标区域内划分候选抓取区域；保持候选抓取区域的长宽比不变，将候选抓取区域的尺寸放大至神经网络输入要求的尺寸；对放大后的候选抓取区域构建输入向量；对输入向量进行白化处理，将所述白化处理后的输入向量输入到训练好的神经网络；获取每个候选抓取区域的得分，将得分最高的候选抓取区域确定为抓取位置。通过获取的目标物的RGB‑D图像，即可确定该目标物的抓取位置，机器人通过该抓取位置可实现任何实现目标物的抓取，且不需要人工的参与。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机器人 目标 抓取 位置 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习机器人的目标物抓取位置的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1.通过传感器采集包含目标物的RGB‑D图像；S2.在所述RGB‑D图像的目标区域内划分候选抓取区域；S3.保持所述候选抓取区域的长宽比不变，将所述候选抓取区域的尺寸放大至神经网络输入要求的尺寸；S4.对所述放大后的候选抓取区域构建输入向量；S5.对所述输入向量进行白化处理，将所述白化处理后的输入向量输入到训练好的神经网络；S6.获取每个候选抓取区域的得分，将所述得分最高的候选抓取区域确定为抓取位置。
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