文献类型：期刊文章

作　　者：阮国强[1] 曹雏清[1,2]

RUAN Guo-qiang;CAO Chu-qing(School of Computer and Information,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China;Harbin Institute of Technology Wuhu Robot Technology Research Institute,Wuhu 241000,China)

机构地区：[1]安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000 [2]哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院,安徽芜湖241000

出　　处：《仪表技术与传感器》

基　　金：国家重点研发计划“智能机器人”重点专项(2018YFB1307100);安徽省教育厅科学研究重点项目(KJ2020A0364)。

年　　份：2023

期　　号：5

起止页码：44-48

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2023_2024、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决在无约束、部分遮挡的场景下对部分遮挡的物体生成可靠抓取姿态的问题,基于PointNet++网络改进了一种抓取姿态估计算法,该算法可直接从目标点云中生成二指夹具的抓取姿态。由于该算法降低了抓取姿态的维度,将抓取的7自由度问题转变成4自由度问题处理,从而简化学习的过程加快了学习速度。实验结果表明:该算法在无约束、部分遮挡的场景中,能够生成有效的抓取姿态,且较Contact-GraspNet算法成功抓取率提升了约12%,能够应用于家用机器人的抓取任务。

关 键 词：点云 位姿估计 抓取估计  深度学习  损失函数

分 类 号：TP391]