专利号：CN201910192296.4
专利名称：面向机械臂抓取位姿估计的残差网络深度学习方法
申请日：2019-03-14
专利类型：授权发明
支付方式：入门费和提成相结合
支付标准：10万元
开放许可期限：10年
所属分类：人工智能
项目详情：本发明公开一种面向机械臂抓取位姿估计的残差网络深度学习方法，该方法包括：初始化机械臂，并调整机械臂腕部相机使其位于垂直X0Y平面上方的已知高度处；获取机械臂待抓取物体的深度图像；采用预先训练的改进后的GG‑CNN模型对深度图像进行映射处理，输出四张300×300像素的抓取信息图像，包括抓取成功率、抓取角度余弦值、抓取角度正弦值和抓取宽度；进而获取成功率最高位置的抓取角度和宽度信息；将抓取成功率图像中获得的抓取信息，通过坐标变换，得到在机械臂基坐标系下对目标物体的抓取角度和宽度。上述方法中的改进GG‑CNN模型通过构建残差模块搭建残差网络，增强卷积神经网络的拟合作用和学习能力，进而生成抓取位姿的抓取精度更高。
联系人：张刚刚
电话：83671445