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基于Keypoint RCNN改进模型的物体抓取检测算法 被引量：11
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作者 夏浩宇 索双富 +2 位作者 王洋 安琪 张妙恬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期236-246,共11页
机器人抓取在工业中的应用有两个难点:如何准确地检测可抓取物体,以及如何从检测出的多个物体中选择最优抓取目标。本文在Keypoint RCNN模型中引入同方差不确定性学习各损失的权重,并在特征提取器中加入注意力模块,构成了Keypoint RCNN... 机器人抓取在工业中的应用有两个难点:如何准确地检测可抓取物体,以及如何从检测出的多个物体中选择最优抓取目标。本文在Keypoint RCNN模型中引入同方差不确定性学习各损失的权重,并在特征提取器中加入注意力模块,构成了Keypoint RCNN改进模型。基于改进模型提出了两阶段物体抓取检测算法,第一阶段用模型预测物体掩码和关键点,第二阶段用掩码和关键点计算物体的抓取描述和重合度,重合度表示抓取时的碰撞程度,根据重合度可以从多个可抓取物体中选择最优抓取目标。对照实验证明,相较原模型,Keypoint RCNN改进模型在目标检测、实例分割、关键点检测上的性能均有提高,在自建数据集上的平均精度分别为85.15%、79.66%、86.63%,机器人抓取实验证明抓取检测算法能够准确计算物体的抓取描述、选择最优抓取,引导机器人无碰撞地抓取目标。 展开更多
关键词 抓取检测 Keypoint rcnn改进模型 损失权重 注意力模块 抓取描述 重合度 最优抓取
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