[发明专利]一种基于深度学习的双臂协作抓取方法有效
| 申请号： | 202110943699.5 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113771027B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 王万良;钱宇彤;尤文波;屠杭垚;陈嘉诚;潘杰;赵燕伟 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;B25J18/00;G06F18/25;G06N3/048;G06N3/045;G06N3/08;G06N3/082 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的双臂协作抓取方法，包括首先构建右臂抓取检测模型，通过数据集训练，来让模型达到识别未知物体的抓取位置的效果；通过在抓取检测模型的基础上加入通道剪枝训练，来得到一个轻量的左臂遮挡检测模型，大大加快检测速度；用相机采集操作画面，对图像进行尺寸上的变化和预处理，以便模型更好的操作；最后将检测到的信息按照一定逻辑通过ROS系统与机器人进行通信，以实现清除遮挡物、抓取物体的操作。本发明将深度学习与双臂协作的思想带入到非结构化的物体抓取中，提高了抓取的效率。同时由剪枝训练得到轻量级左臂遮挡检测模型，更进一步加快了操作的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 双臂 协作 抓取 方法 | ||
【主权项】：
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