摘要
本发明属于AI视觉技术领域,特别涉及一种机器人通用六自由度抓取位姿检测方法及系统。该检测方法旨在通过引入注意力机制,优化点云特征提取过程,从而提升检测头对六自由度抓取位姿的预测精度。首先将从RGB‑D图像生成的非结构化、稀疏和不均匀点云数据进行序列化处理,继而设计一种基于Transformer架构的多编码器‑解码器级联的主干网络,以有效提取点云丰富的特征。在此基础上,设计专门针对六自由度抓取位姿检测的网络模块,并结合对跖抓取约束对预测的六自由度抓取位姿进行优化,确保其符合实际的物理规则。通过在实际Franka机器人上的抓取实验验证,进一步证明了该方法在实际应用中对任意物体的通用抓取位姿检测性能。
技术关键词
位姿检测方法
点云特征提取
机器人
坐标系
接触点
物体
解码器
空间填充曲线
引入注意力机制
编码器
序列
三维坐标信息
级联
特征提取网络
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