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基于Anchor-free的机器人抓取检测方法
1
作者
吕泽
蔡乐才
+2 位作者
成奎
高祥
罗春兰
《无线电工程》
北大核心
2023年第4期936-945,共10页
为了解决机器人抓取领域传统方法中目标建模和锚框回归导致的计算时间长、检测精度低的问题,提出了一种基于anchor-free的机器人抓取检测方法。所提出的方法可以直接在图像的每个像素处生成抓取姿势和抓取质量。该方法使用双模态特征编...
为了解决机器人抓取领域传统方法中目标建模和锚框回归导致的计算时间长、检测精度低的问题,提出了一种基于anchor-free的机器人抓取检测方法。所提出的方法可以直接在图像的每个像素处生成抓取姿势和抓取质量。该方法使用双模态特征编码分别从RGB图像和深度图像中提取特征,并使用混合注意力机制来减少特征冗余。在实验中,该方法在Cornell抓取数据集和Jacquard数据集上的准确率分别达到了98.8%和96.4%。单张图像检测速度可达23 ms/张,可满足机器人抓取未知物体的闭环需求。在Franka 7自由度机器人上进行验证,实现了97.3%的抓取成功率。
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关键词
机器人抓取
视觉检测
双模态特征编码
混合注意力机制
深度学习
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职称材料
题名
基于Anchor-free的机器人抓取检测方法
1
作者
吕泽
蔡乐才
成奎
高祥
罗春兰
机构
四川
轻
化工大学
四川省
人工智能
重点
实验室
宜宾学院三江
人工智能
与机器人研究院
出处
《无线电工程》
北大核心
2023年第4期936-945,共10页
基金
四川省科技厅面上项目(19ZDYF2284)。
文摘
为了解决机器人抓取领域传统方法中目标建模和锚框回归导致的计算时间长、检测精度低的问题,提出了一种基于anchor-free的机器人抓取检测方法。所提出的方法可以直接在图像的每个像素处生成抓取姿势和抓取质量。该方法使用双模态特征编码分别从RGB图像和深度图像中提取特征,并使用混合注意力机制来减少特征冗余。在实验中,该方法在Cornell抓取数据集和Jacquard数据集上的准确率分别达到了98.8%和96.4%。单张图像检测速度可达23 ms/张,可满足机器人抓取未知物体的闭环需求。在Franka 7自由度机器人上进行验证,实现了97.3%的抓取成功率。
关键词
机器人抓取
视觉检测
双模态特征编码
混合注意力机制
深度学习
Keywords
robotic grasping
visual detection
bimodal feature encoding
hybrid attention mechanism
deep learning
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Anchor-free的机器人抓取检测方法
吕泽
蔡乐才
成奎
高祥
罗春兰
《无线电工程》
北大核心
2023
0
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