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公开(公告)号：CN115690232A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211444330.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进Cascade R‑CNN的多物体抓取预测方法，包括步骤1：将摄像头固定在机械臂末端进行手眼标定和摄像头内参标定；步骤2：通过摄像头拍摄包含多种物品的图像，构成原始图像数据集，为原始图像绘制抓取框并进行扩充处理，获得多目标抓取图像数据集；步骤3：构建改进Cascade R‑CNN网络，并利用多目标抓取图像数据集对网络进行训练；步骤4：通过摄像头获取RGB图像，并输入到改进Cascade R‑CNN网络中进而预测图像中每个物品的可行抓取框；步骤5：机械臂根据预测的可行抓取框，确定物品位置并进行抓取。本发明方法可在多物体场景下快速而准确的得到每个物体的抓取位姿，从而实现对未知物体的高准确度抓取。
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