【摘 要】
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基于深度学习的方法,运用Faster R-CNN目标检测架构和ResNet50卷积神经网络,针对配电线路维护机器人系统作业目标的特点对网络进行了训练.在此基础上结合双目视觉测距原理测
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(SGJSCZ00FZJS1701049,SGJSCZ00FZJS1701074,SGJSCZ00FZJS1601242);江苏省重点研发计划资助项目(BE2017161);江苏高校优势学科建设工程资助项目
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基于深度学习的方法,运用Faster R-CNN目标检测架构和ResNet50卷积神经网络,针对配电线路维护机器人系统作业目标的特点对网络进行了训练.在此基础上结合双目视觉测距原理测得作业目标在相机坐标系中的坐标,通过手眼标定将该坐标转换到机器人基座坐标系中,从而完成作业目标的空间定位.实验结果表明:该方法能很好地适应作业场景背景复杂、光照变化以及目标部分遮挡等情况,所提出的手眼标定算法能够满足配电线路维护机器人对目标空间测量定位的要求.
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