为硕博士论文。 运动目标物体检测是现今计算机视觉研究的热点问题之一。对该问题虽然研究数量众多,但一些复杂的问题,例如环境光照变化、目标物体半/全遮挡、目标物体刚性/非刚性形变等,仍然极具挑战并且严重阻碍运动目标检测效果的进一步提高。本论文主要提出了一种具有普适性,能适用于不同环境或背景下检测运动目标物体的框架。该框架以增量学习理论为基础,将模式识别理论中的多模态模型(包括经典的分类模型、新颖的聚类模型等)无缝运用在运动目标物体检测问题的求解。具体来说,本论文采用的增量学习思想主要基于视频相邻帧在空间和时间上的高度相关性;在每个测试帧的相邻帧上抽取训练数据进行模型的学习与更新。因此,随着视频的推演,模型学习的结果也在不停自动更新。为了验证本论文提出框架的有效性,超过1000帧的视频数据被用来组成本论文的实验数据库。在此数据库中,本论文通过大量的实验,验证了提出检测框架中所有方法在不同环境或复杂背景下的检测效果,并采用统计学中的方差分析和多重对比实

基于视觉的机器人抓取：论文和代码 抓取目标对象的基本信息是相机坐标中的6D抓取器姿势，其中包含3D抓取器位置和3D抓取器方位以执行抓取。 在基于视觉的机器人抓握方法中，针对6D抓取器姿势的估计针对不同的抓取方式而有所不同，可将其分为2D平面抓取和6DoF抓取。 2D平面抓取意味着目标对象位于一个平面工作空间上，并且抓取从一个方向进行约束。 基本信息从6D简化为3D，即2D平面内位置和1D旋转角度。 存在评估抓握接触点的方法和评估抓握取向的矩形的方法。 6DoF抓取意味着抓取器可以在3D域中从各个角度抓取对象，并且无法简化6D抓取器的基本姿势。 根据是在完整形状还是在单视图点云上进行抓取，将方法分为基于局部点云的方法和基于完整形状的方法。 基于局部点云的方法包含估计候选握法的方法和从现有握法数据库转移握法的方法。 基于完整形状的方法包括估计6D对象姿态的方法和形状完成的方法。 当前的大多

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halcon软件开发包基础上做机器人的手眼标定，涉及许多专业知识，在这些讲义里详细讲解了标定的数学基础，原理等，以及实现手段，6轴机器人抓取标定实例

基于深度学习的机器人抓取检测 采用康奈尔大学抓取数据集 We consider the problem of detecting robotic grasps in an RGB-D view of a scene containing objects. In this work, we apply a deep learning approach to solve this problem, which avoids time-consuming hand-design of features. This presents two main challenges. First, we need to evaluate a huge number of candidate grasps. In order to make detection fast and robust, we present a two-step cascaded system with two deep networks, where the top detections from the first are re-evaluated by the second. The first network has fewer features, is faster to run, and can effectively prune out unlikely candidate grasps. The second, with more features, is slower but has to run only on the top few detections. Second, we need to handle multimodal inputs effectively, for which we present a method that applies structured regularization on the weights based on multimodal group regularization. We show that our method improves performance on an RGBD robotic grasping dataset, and can be used to successfully execute grasps on two different robotic platforms.

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