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多模態卷積神經網絡的物體抓取檢測

摘要:針對散亂擺放的未知物體的抓取,提出一種將物體的RGB圖像和Depth圖像分開作為兩個輸入的多模態神經網絡模型,實現對物體抓取框的檢測,完成機器人對未知物體的智能抓取。通過背景減除的方法,獲取物體的掩膜,根據等間距采樣規則,得到這個物體所有可能的候選抓取矩形框;再通過多模態神經網絡分類模型,從所有可能的候選矩形框中找到評判值排名前三的矩形框;然后采用比較重心的算法找到中心最接近物體重心的抓取框(最優抓取框)。結果表明,該方法在物體抓取準確性和魯棒性方面有很大提高。

關鍵詞:
  • 深度學習  
  • 多模態卷積神經網絡  
  • 物體抓取檢測  
作者:
魏英姿; 曹雪萍
單位:
沈陽理工大學信息科學與工程學院; 沈陽110159
刊名:
沈陽理工大學學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:沈陽理工大學學報

沈陽理工大學學報由沈陽理工大學主辦,遼寧省教育廳主管的學術刊物,國內刊號為:21-1594/T。創辦于1982年,雙月刊,在全國同類期刊中發行數量名列前茅。其主要欄目有:材料與化工、自動化技術、機械工程、數理應用等。

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