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一种非结构化环境下的机器人视觉抓取方法及系统
申请人信息
- 申请人:安徽大学
- 申请人地址:230031 安徽省合肥市蜀山区肥西路3号
- 发明人: 安徽大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种非结构化环境下的机器人视觉抓取方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311740217.1 |
| 申请日 | 2023/12/15 |
| 公告号 | CN117549307A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | B25J9/16 |
| 权利人 | 安徽大学 |
| 发明人 | 高赫佳; 赵俊杰; 胡钜奇; 孙长银 |
| 地址 | 安徽省合肥市肥西路3号 |
摘要文本
本发明属于机器人智能控制技术领域内的一种非结构化环境下的机器人视觉抓取方法及系统，方法包括基于深度相机获取外部环境和目标对象的视觉信息并进行预处理后，生成待处理图像并输入预先构建的GARDSCN网络模型中，输出目标对象的抓取置信度信息、抓取角度信息和抓取宽度信息，并选择抓取置信度最高的像素点下对应的抓取角度和抓取宽度形成最优抓取位姿；通过将二维抓取位姿转换为机器人坐标系下的三维目标抓取位姿，基于规划的运动轨迹控制机器人到达目标位置以执行抓取。本发明中抓取系统中检测与推理模块的GARDSCN网络模型关注目标物体特征的空间和通道信息，避免了工作场景中的背景信息干扰，并引入的残差结构，在加深网络深度的同时不会导致梯度消失。。 （来 自 专利查询网）
专利主权项内容
1.一种非结构化环境下的机器人视觉抓取方法，应用于执行抓取的机器人、以及固定在机器人夹具末端的深度相机，其特征在于，所述方法包括：S1、基于深度相机获取外部环境和目标对象的视觉信息并进行预处理后，生成待处理图像集；S2、接收所述待处理图像集并输入预先构建的卷积神经网络中，输出目标对象的抓取置信度信息、抓取角度信息和抓取宽度信息，并根据抓取置信度信息确定最优抓取位姿；S3、接收所述最佳抓取位姿并转换为机器人坐标系下夹具末端的目标位姿，基于预先规划的运动轨迹，结合逆运动学解算方法与轨迹规划算法控制机器人移动所述目标位姿，以执行抓取。