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上传时间: 2022-01-12 09:31:27
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深度学习在人工智能领域取得了巨大突破。 使用深度学习可以提高机器人在不确定性任务上的性能。 由于伺服电机的累积误差,机器人的手臂末端工具(EOAT)无法将物体抓住在适当的位置。 通过深度学习来研究机器人的抓握检测是值得的,而在机器人研究中已经有一些成功的实践。 我们提出了一种新颖的机器人抓握检测方法,该方法基于具有场景的RGBD图像的深度学习模型,给出了平行板机器人抓爪的抓握位置。 我们方法的最佳模型以可接受的时间速度存档了87.49%的精度。 我们的方法介绍了另一种解决机器人抓取问题的方法。