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申请/专利权人：河南大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118254169A
主分类号：B25J9/16
分类号：B25J9/16;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于稀疏卷积神经网络的机械臂无序抓取方法、存储介质和电子设备，包括:在Pybullet物理仿真环境中搭建抓取场景；仿真环境中根据场景点云进行抓取点采样，生成训练样本及标签；构建PointGrasp‑Net模型，对PointGrasp‑Net模型进行训练，得到最优权重参数。本发明在仿真环境中采集数据，摆脱真实环境的限制，节省成本。本发明中PointGrasp‑Net网络模型只对有效的3D场景点进行处理而非整个点云空间，计算速度快，能够实时生成抓取姿态，并且根据点云数据的特点，融入了点云的曲率和法线信息，提高抓取成功率。在物体的表面点云上随机生成抓取姿态，不受物体形状结构的影响，随机无序抓取，适用于非结构化场景。
主权项：1.一种基于稀疏卷积神经网络的机械臂无序抓取方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、搭建仿真环境，在仿真环境中对场景点云进行随机采样，随机生成爪子抓取姿态，进行抓取，获取抓取姿态及抓取标签作为一组数据；步骤2、对得到的数据进行平衡处理，删除过多的抓取失败数据，并将数据划分成训练集和验证集；步骤3、构建PointGrasp-Net模型,所述PointGrasp-Net模型具体包括重复U-Net模块、通道注意力机制和多头输出模块；步骤4、对PointGrasp-Net模型进行训练，获得最优参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 一种基于稀疏卷积神经网络的机械臂无序抓取方法、存储介质和电子设备
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