基于深度学习的机器人抓取自适应方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的机器人抓取自适应方法及系统，涉及机器人抓取技术领域，包括：构建机器人所抓取物体的数字孪生模型；总控系统对数字三维模型进行数据处理和分析；控制模块接收总控系统指令，启用紧急抓取选项，控制机器人对异常区域的物体进行自适应抓取；本发明通过数字三维模型的建立，并通过总控系统对数字三维模型进行识别和分析，将结果传输至控制模块，利用控制模块，可以实现机器人对至少两个以上的堆叠物体进行自适应抓取，同时，实现在机器人端的数据分析并进行边缘计算，使得对于更为复杂的抓取环境，机器人也可以实现自适应抓取，减少了数据来回传输的延时性，保证了机器人进行物体抓取的精准度。