摘要
本发明公开了一种机器人操纵铰接物体的方法与系统,包括以下步骤:将输入的三维点云数据标准化,使其在统一尺度下处理;通过多尺度特征提取模块分块并编码点云数据,提取出全局与局部特征,再通过点级特征提取模块生成点级特征;利用分割网络对物体进行部件分割,判断部件的可动性,并在关节参数估计网络中估计出可移动部件的关节类型、方向、位置和状态;通过操作可行性评估网络进一步生成末端执行器的操作建议和评分,确定最优的操作方向和交互点,通过轨迹规划模块计算末端执行器的操作轨迹,完成对物体的推拉等操作指令。本发明的系统在训练阶段引入自监督学习进行预训练,提高其泛化能力,确保在未见类别的物体上也能保持高性能。
技术关键词
三维点云数据
多尺度特征提取
旋转关节
特征提取模块
机器人末端执行器
多关节物体
矩阵
分块
动态路径规划
网络
轨迹
分析模块
编码
系统为您推荐了相关专利信息
缺陷检测方法
主副双通道
制件
灰度特征提取
特征提取模块
低空飞行器
多尺度特征融合
输出特征
图像
策略优化模型
智能导诊方法
多模态特征
特征提取网络
语义特征
疾病
深度特征融合网络
离散小波变换
小波多尺度
特征提取网络
通道注意力机制
编码特征
深度编码
缺陷检测方法
缺陷预测
缺陷检测系统