公开(公告)号：CN120067815A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510228206.8

申请日：2025-02-28

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 庄春刚 ,  祝子凡 ,  郑建鑫 ,  牛万灏 ,  熊振华

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F30/20 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 一种基于接触域力反馈的抓取稳定性分析方法，通过在仿真环境下采用使用二指夹持器对所有采样得到的抓取位姿进行模拟抓取并生成抓取裕量矩阵作为训练集，对构建得到的神经网络进行训练；在在线阶段通过训练后的神经网络对实时计算得到的抓取裕量矩阵进行稳定性等级预测。本发明通过在仿真环境中生成大量接触域力反馈数据，结合物体质心信息构建抓取裕量矩阵，训练神经网络模型预测抓取稳定性等级。

公开(公告)号：CN118322206A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410560226.0

申请日：2024-05-08

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 庄春刚 ,  牛万灏 ,  祝子凡 ,  熊振华 ,  朱向阳

IPC: B25J9/16

Abstract: 一种基于可定制的抓取数据集的机械手控制方法，在仿真环境中初始化机械手和待抓取物体的三维模型，对后者进行密集采样以生成抓取位姿，通过模拟抓取过程并对其进行质量评估后，模拟散乱堆叠环境下的所有密集抓取位姿并生成包含RGB图、语义分割图、深度图及点云的综合数据集，进而基于该综合数据集进行工业零件分类和抓取的预测工作。本发明在仿真环境中生成抓取位姿和相应的质量评估，在不依赖人工标注的情况下能够在短时间内自动生成密集抓取标注，模拟包含开环或闭环机构的机械手完成各类型的抓取动作，针对性的生成需要的抓取数据集，为每类机械手抓取过程的位置和方向提供了系统科学的抓取质量评估方法，便于后续深度学习模型对于抓取的差异化学习。