一种单视角点云下基于域迁移的机器人抓取位姿检测方法

    公开(公告)号:CN112489117A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011418811.5

    申请日:2020-12-07

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种单视角点云下基于域迁移的机器人抓取位姿检测方法,包括以下步骤:1)通过深度相机获取机器人抓取场景的单视角点云;2)对采集到的点云进行预处理;3)在目标点云上进行均匀随机采样并计算局部标架,获取候选抓取位姿;4)以夹持器中心定义新的坐标系,将抓取位姿编码成多通道投影图像;5)构建以多通道抓取图像作为输入,基于生成对抗网络实现从仿真域到实物域无监督域自适应迁移的抓取位姿评价模型;6)构建大尺度仿真物体数据集,并构建实物数据集,对拓抓取检测的方法进行自动标注,形成训练集和测试集。本发明通过无监督域迁移的方式来缓解数据采集与标注的成本,该方法具有对未知、非规则物体的泛化性能。

    一种单视角点云下基于域迁移的机器人抓取位姿检测方法

    公开(公告)号:CN112489117B

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202011418811.5

    申请日:2020-12-07

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种单视角点云下基于域迁移的机器人抓取位姿检测方法,包括以下步骤:1)通过深度相机获取机器人抓取场景的单视角点云;2)对采集到的点云进行预处理;3)在目标点云上进行均匀随机采样并计算局部标架,获取候选抓取位姿;4)以夹持器中心定义新的坐标系,将抓取位姿编码成多通道投影图像;5)构建以多通道抓取图像作为输入,基于生成对抗网络实现从仿真域到实物域无监督域自适应迁移的抓取位姿评价模型;6)构建大尺度仿真物体数据集,并构建实物数据集,对拓抓取检测的方法进行自动标注,形成训练集和测试集。本发明通过无监督域迁移的方式来缓解数据采集与标注的成本,该方法具有对未知、非规则物体的泛化性能。

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