[发明专利]一种基于卷积神经网络的生成最佳抓取位姿的方法有效
| 申请号： | 202010134999.4 | 申请日： | 2020-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN111360862B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 庞剑坤;魏武 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | B25J15/08 | 分类号： | B25J15/08;B25J19/02;G06V20/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;陈伟斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的生成最佳抓取位姿的方法，包括以下步骤：S1、设定抓取过程中用来表征抓取质量的参数；S2、构建卷积神经网络模型；S3、采用Cornell Grasping数据集来训练神经网络模型；S4、将摄像头采集到的物体深度图输入至训练好的神经网络模型，计算出抓取参数，所述抓取参数用于驱动机械臂进行抓取。本发明提出的基于卷积神经网络模型的生成最佳抓取位姿的算法，仅需要输入物体的深度信息，便可快速得到物体的最佳抓取位姿，模型精简，可广泛推广在机械臂视觉抓取，动态追踪等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 生成 最佳 抓取 方法 | ||
【主权项】：
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