[发明专利]基于深度学习模型的抓取方法及装置有效
| 申请号： | 202110295688.0 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN112884825B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 刘辛军;李子豪;叶彦雷;李鹏;谢福贵;刘魁;吕春哲 | 申请（专利权）人： | 清华大学;烟台清科嘉机器人联合研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06T7/90;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京中索知识产权代理有限公司 11640 | 代理人： | 胡大成 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习模型的抓取方法及装置，用于夹持器抓取目标物体，包括：建立目标物体集合的属性集合数据、2D数据集和不规则物体点云数据集；根据所述2D数据集和所述不规则物体点云数据集，分别训练2D深度学习模型和点云深度学习模型；通过所述2D深度学习模型确定待抓取的目标物体；根据所述属性集合数据、所述点云深度学习模型，计算所述目标物体的抓取点位姿数据、夹持器的开合尺寸数据和夹持器夹持所述目标物体的压力阈值；根据所述属性集合数据、所述抓取点位姿数据、所述开合尺寸数据和所述压力阈值，抓取所述目标物体放置在指定位置。通过结合目标物体属性和深度学习模型实现夹持器的精准抓取，从而提升抓取成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 抓取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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