买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
申请/专利权人:华南理工大学
摘要:本发明公开了一种基于检测约束和深度强化学习的快速抓取方法,该方法包括:建立快速实例分割网络;对快速实例分割网络进行预训练,再使用自建的抓取物品实例分割数据集对网络模型进行训练和验证;在仿真环境中,使用训练好的快速实例分割网络对视觉传感器采集到的RGB图像进行实例分割,输出待抓取目标的像素级掩膜;将获取到待抓取物体的像素级掩膜和视觉传感器采集到的深度图像作为先验信息传入深度强化学习抓取模块的特征提取网络;在仿真环境中对深度强化学习抓取模块进行训练,获得训练好的深度强化学习抓取模块;在仿真环境中进行验证,机器人能快速抓取目标物体,则说明训练出来的深度强化学习抓取模块是有效的。
主权项:1.一种基于检测约束和深度强化学习的快速抓取方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立快速实例分割网络;S2、对快速实例分割网络进行预训练,再使用抓取物品实例分割数据集对网络模型进行训练和验证;S3、在仿真环境中,使用训练好的快速实例分割网络对视觉传感器采集到的RGB图像进行实例分割,输出待抓取目标的像素级掩膜;S4、将步骤S3中获取到待抓取物体的像素级掩膜和视觉传感器采集到的深度图像作为先验信息传入深度强化学习抓取模块的特征提取网络;S5、在仿真环境中对深度强化学习抓取模块进行训练,获得训练好的深度强化学习抓取模块;S6、在仿真环境中进行验证,使用机器人抓取目标物体。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 华南理工大学 一种基于检测约束和深度强化学习的快速抓取方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。