【摘 要】
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针对目前机器人抓取检测方法抓取角度预测过于离散、抓取过程可能产生较大偏角，降低抓取检测精度，甚至导致抓取失败的问题，提出了一种基于YOLOv5神经网络模型改进的机器人实时抓取检测方法。首先，以单阶段目标检测模型YOLOv5为基础提取抓取框坐标及抓取角度；之后对抓取角度进行更细致的划分，同时引入环形平滑标签以适应角度的周期性，建立相邻角度之间的联系，将YOLOv5检测头进行解耦，并对损失函数进行优化
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目（19A4600004）； 河南理工大学博士基金（B2019-48）；
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针对目前机器人抓取检测方法抓取角度预测过于离散、抓取过程可能产生较大偏角，降低抓取检测精度，甚至导致抓取失败的问题，提出了一种基于YOLOv5神经网络模型改进的机器人实时抓取检测方法。首先，以单阶段目标检测模型YOLOv5为基础提取抓取框坐标及抓取角度；之后对抓取角度进行更细致的划分，同时引入环形平滑标签以适应角度的周期性，建立相邻角度之间的联系，将YOLOv5检测头进行解耦，并对损失函数进行优化，提高检测精度；最后，在Cornell数据集上进行实验验证。实验结果表明，与经典的抓取检测方法相比，所提算法能够更好地预测抓取角度，提升抓取检测精度；在Cornell数据集上，此模型达到了97.5%的准确率以及71frame/s的检测速度。
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