公开(公告)号：CN116543039A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310392860.3

申请日：2023-04-13

Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司

Inventor： 赵振廷 ,  朱益民 ,  纪小宇 ,  肖广洲 ,  张瑞先 ,  韩成哲 ,  丁一航

IPC: G06T7/70 ,  B25J9/16 ,  G06T3/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084

Abstract: 基于深度学习的机械臂目标检测感知定位方法、设备、存储介质和产品，属于目标感知技术领域，解决不能为机械臂抓取控制策略提供物体的尺寸信息问题。本发明方法包括：使用基于YOLOv5的目标检测算法的主干检测网络，设计全新的神经网络检测回归模块，使关键点模型神经网络的收敛对象为目标物体的最小外接多边形，即为目标物体对应图像中的若干个关键点；加入WingLoss回归损失函数来进行图像关键点回归，使得网络可以收敛得到若干个关键点的图像坐标；通过关键点模型神经网络中对深度相机的RGB图像进行检测，得到目标物体在RGB图像中的若干个关键点位置；得到物体的若干个点的三维坐标位置后，得到物体尺寸信息。本发明适用于机械臂目标抓取的视觉感知系统。

公开(公告)号：CN119057774A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411171896.X

申请日：2024-08-26

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张立宪 ,  肖广洲 ,  丁一航 ,  董逸飞 ,  朱益民 ,  林泽峰 ,  刘阳光 ,  王越

IPC: B25J9/16 ,  B25J18/00

Abstract: 本发明提供了一种基于动态候选池引导和碰撞节点启发的机械臂快速路径规划方法及系统，属于机械臂路径规划领域。为了解决现有机械臂路径规划算法因概率性目标偏执扩展方式造成的随机树多次重复扩展失败和路径规划时间成本高的问题。本发明在现有RRTs算法的基础上，提出了一种基于动态候选池引导和碰撞节点启发的机械臂快速路径规划方法，引导最邻近节点的最佳选择和调节碰撞节点的扩展方向，提高机械臂路径规划效率和缩短路径规划时间成本，实现随机树朝向目标节点方向快速扩展生成无碰撞节点，进而大大提高机械臂路径规划效率和降低路径规划的时间成本。