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公开(公告)号：CN113989373A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111337322.1
申请日：2021-11-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于示教与深度学习的机器人抓取数据集建立装置和方法，涉及机器人领域。所述方法包括：步骤1、采用示教器在目标物体上进行抓取位姿的示教，根据抓取空间，从场景中提取得到抓取部分点云，收集数据的同时进行人工打分，标注标签数据；步骤2、利用收集到的标签数据快速训练六自由度抓取位姿评价网络；步骤3、采用连续帧拍摄的方式快速收集实际抓取场景的点云数据；步骤4、在实际抓取场景点云上进行六自由度抓取位姿的采样，利用训练完成的六自由度抓取位姿评价网络对每一个采样位姿进行评价打分，从而完成场景点云的标签自动生成。本发明解决了以往六自由度抓取数据集生成建立的硬件成本和时间成本较高的技术难点。
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公开(公告)号：CN113177365B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110579630.9
申请日：2021-05-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06T19/20 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种启发式不规则物体垂直堆叠方法及系统、存储介质及终端，引入包络面数据获取初始位姿，采用基于主包络面对齐的姿态选择方式代替随机姿态选择方式，提高初始位姿生成稳定位姿的概率和效率；通过增加第四层稳定度过滤层，增加后续层的堆叠以及结构整体稳定度；通过准静态放置机制中嵌入物体掉落预测网络，大幅缩短某些极端情况判定物体稳定与否的计算耗时，提高了方法的整体效率。本发明的启发式不规则物体垂直堆叠方法及系统、存储介质及终端具有堆叠能力强，普适性高，整体效率更高的优点。
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公开(公告)号：CN113989373B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111337322.1
申请日：2021-11-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于示教与深度学习的机器人抓取数据集建立装置和方法，涉及机器人领域。所述方法包括：步骤1、采用示教器在目标物体上进行抓取位姿的示教，根据抓取空间，从场景中提取得到抓取部分点云，收集数据的同时进行人工打分，标注标签数据；步骤2、利用收集到的标签数据快速训练六自由度抓取位姿评价网络；步骤3、采用连续帧拍摄的方式快速收集实际抓取场景的点云数据；步骤4、在实际抓取场景点云上进行六自由度抓取位姿的采样，利用训练完成的六自由度抓取位姿评价网络对每一个采样位姿进行评价打分，从而完成场景点云的标签自动生成。本发明解决了以往六自由度抓取数据集生成建立的硬件成本和时间成本较高的技术难点。
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公开(公告)号：CN113177365A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110579630.9
申请日：2021-05-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种启发式不规则物体垂直堆叠方法及系统、存储介质及终端，引入包络面数据获取初始位姿，采用基于主包络面对齐的姿态选择方式代替随机姿态选择方式，提高初始位姿生成稳定位姿的概率和效率；通过增加第四层稳定度过滤层，增加后续层的堆叠以及结构整体稳定度；通过准静态放置机制中嵌入物体掉落预测网络，大幅缩短某些极端情况判定物体稳定与否的计算耗时，提高了方法的整体效率。本发明的启发式不规则物体垂直堆叠方法及系统、存储介质及终端具有堆叠能力强，普适性高，整体效率更高的优点。
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