基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人平面抓取位姿快速檢測
作者：夏晶; 錢堃; 馬旭東; 劉環(huán) 東南大學(xué)自動化學(xué)院; 復(fù)雜工程系統(tǒng)測量與控制教育部重點實驗室
摘要：針對任意姿態(tài)的未知不規(guī)則物體,提出一種基于級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人平面抓取位姿快速檢測方法.建立了一種位置-姿態(tài)由粗到細的級聯(lián)式兩階段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用遷移學(xué)習(xí)機制在小規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型,以R-FCN(基于區(qū)域的全卷積網(wǎng)絡(luò))模型為基礎(chǔ)提取抓取位置候選框進行篩選及角度粗估計,并針對以往方法在姿態(tài)檢測上的精度不足,提出一種Angle-Net模型來精細估計抓取角度.在Cornell數(shù)據(jù)集上的測試及機器人在線抓取實驗結(jié)果表明,該方法能夠?qū)θ我庾藨B(tài)、不同形狀的不規(guī)則物體快速計算最優(yōu)抓取點及姿態(tài),其識別準確性和快速性相比以往方法有所提高,魯棒性和穩(wěn)定性強,且能夠泛化適應(yīng)未訓(xùn)練過的新物體.
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