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针对在密集环境下的散乱件抓取(Bin Picking)问题,由于存在大量的遮挡,所以要求机器人能够在有遮挡情况、物体杂乱放置的环境中对未定义物体进行可靠的抓取点检测。本文提出了一种新颖的基于VGG16-RGBD网络的抓取点检测方法,在密集环境下提高了机器人抓取的准确率和精度。通过在真实机器人上实现抓取动作,证明了此方法的有效性,表明了此方法可以准确检测物体的抓取点,并且在复杂环境中达到了94%的成功率。