一种基于深度学习的lotbox定位抓取方法

本发明公开了一种基于深度学习的lotbox定位抓取方法，属于智能机器人抓取技术领域，包括步骤：建立目标box所在房间及其内部设备的三维模型，并对各个设备进行特殊点标记；对目标box进行建模，将box现场图片上传识别库进行深度学习；AGV中控接收到订单后，分配对应的AGV取料；AGV接收指令移动至目标位置，抓取前进行账料确认；根据目标设备位置进行AGV机械手臂修正，再定位目标box位于设备的坐标；按照最佳抓取路径进行box抓取；扫描box上的条形码，上报系统；判断抓取任务是否全部完成。本发明具有高精度、高可靠性和良好的扩展性，且有利于降低成本，在实际应用中具有较高的实用性和经济性。