【摘 要】
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在不确定性较高的室内复杂场景中,机器人常需识别遮挡物体并对其抓取。遮挡问题会导致抓取点预估位置脱离目标,产生位置漂移。针对该问题,本文提出一种基于双目视觉的遮挡目标抓取点识别与定位策略。采用基于期望位置模型的方法估计,以特征检测进行遮挡目标识别,并进行轮廓还原;根据期望抓取点模型,采集目标的期望抓取位置,构建位置模型库。将待检测目标与模型库匹配,提取双目视野中未遮挡区域的期望抓取点。实验表明本方法
【基金项目】
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浙江省重点研发项目(2019C04018),国家自然科学基金(62073108)。
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在不确定性较高的室内复杂场景中,机器人常需识别遮挡物体并对其抓取。遮挡问题会导致抓取点预估位置脱离目标,产生位置漂移。针对该问题,本文提出一种基于双目视觉的遮挡目标抓取点识别与定位策略。采用基于期望位置模型的方法估计,以特征检测进行遮挡目标识别,并进行轮廓还原;根据期望抓取点模型,采集目标的期望抓取位置,构建位置模型库。将待检测目标与模型库匹配,提取双目视野中未遮挡区域的期望抓取点。实验表明本方法在复杂环境下具有较高的鲁棒性,抗干扰能力强,对遮挡目标具有较高的定位精度。
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