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申请/专利权人：上海师范大学
摘要：本发明涉及机器人抓取技术领域，特别涉及一种基于高级特征聚合机制的灵活抓取姿势估计方法。包括：获取RGB图和深度图，得到点云信息；构建基于高级特征聚合机制的点云特征提取网络，所述基于高级特征聚合机制的点云特征提取网络以PointNet++为基础，包括依次连接的多层感知器MLP、编码器和解码器；将所述点云信息输入所述基于高级特征聚合机制的点云特征提取网络，获得自适应融合不同尺度和上下文信息的特征点云；基于所述特征点云，进行抓取姿势估计。本发明通过高级特征聚合机制，能够自适应地融合不同尺度和上下文信息的特征，用于抓取估计，进而提高了抓取姿势估计的精度和成功率。
主权项：1.一种基于高级特征聚合机制的灵活抓取姿势估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取RGB图和深度图，得到点云信息；2构建基于高级特征聚合机制的点云特征提取网络，所述基于高级特征聚合机制的点云特征提取网络以PointNet++为基础，包括依次连接的多层感知器MLP、编码器和解码器；3将所述点云信息输入所述基于高级特征聚合机制的点云特征提取网络，获得自适应融合不同尺度和上下文信息的特征点云；4基于所述特征点云，进行抓取姿势估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 一种基于高级特征聚合机制的灵活抓取姿势估计方法
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