【摘 要】
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针对快件搬运机器人视觉导航定位精确度低的缺点,在其预设轨道上设计了一种含有4种不同颜色小矩形的导航图案,再利用改进的Faster R-CNN检测导航图案里的目标区域。然后,通过Hams角点检测算法提取目标区域的参考角点继而使用PnP算法计算出该机器人坐标和偏转角。改进的Faster RCNN是在Faster RCNN的模型基础上增加卷积层,之后在多层卷积层的feature map上生成候选框且用两个3×3卷积核分别进行卷积运算,直接进行分类和回归。最后,设计的仿真测试结果表明:两种算法检测图案中目标类别的
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(41601399)。
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针对快件搬运机器人视觉导航定位精确度低的缺点,在其预设轨道上设计了一种含有4种不同颜色小矩形的导航图案,再利用改进的Faster R-CNN检测导航图案里的目标区域。然后,通过Hams角点检测算法提取目标区域的参考角点继而使用PnP算法计算出该机器人坐标和偏转角。改进的Faster RCNN是在Faster RCNN的模型基础上增加卷积层,之后在多层卷积层的feature map上生成候选框且用两个3×3卷积核分别进行卷积运算,直接进行分类和回归。最后,设计的仿真测试结果表明:两种算法检测图案中目标类别的
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