基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：plxu

【摘要】

：

提出了一种多物体环境下基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法。首先为了降低深度学习算法YOLOv2检测多物体边界框重合率和3D距离计算误差,提出了一种改进的YOLOv2算法。利用此算法对图像中的目标物体进行检测识别,得到目标物体在RGB图像中的位置信息;然后根据深度图像信息使用K-means++聚类算法快速计算目标物体到摄像机的距离,估计目标物体大小和姿态,同时检测机械手的位置信息,计

【作者】

：

余玉琴魏国亮王永雄

【机构】

：

上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海理工大学理学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

改进YOLOv2 无标定 PID控制机械臂抓取 improved YOLOv2uncalibrationPID controlrobotic grasping

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61673276),上海市科委地方能力建设项目(15550502500)

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