【摘 要】
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为了提高机械臂抓取的精度,提出一种基于Mask R-CNN的机械臂抓取最佳位置检测框架。基于RGB-D图像,所提框架通过精确的实例分割确定抓取对象的类别、位置和掩码信息,由反距离
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（编号：61873169）资助
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为了提高机械臂抓取的精度,提出一种基于Mask R-CNN的机械臂抓取最佳位置检测框架。基于RGB-D图像,所提框架通过精确的实例分割确定抓取对象的类别、位置和掩码信息,由反距离加权法在去噪后的深度图上获取中心点的加权深度坐标,构成目标对象的三维目标位置,经坐标系转换得到最终的最优抓取位置。建议的框架考虑到目标对象的姿态与边缘信息,可以有效地提高抓取性能。最后,基于UR3机械臂上的抓取实验结果验证了该框架的有效性。
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