摘要
本发明公开了一种机器人移动机械臂语义地图构建与目标抓取方法,所述方法基于任务驱动的移动抓取框架,实现对复杂环境下目标物体的精确识别与高效抓取,应用卡尔曼滤波器进行传感器数据融合,所述方法有效降低了噪声干扰,提升了状态估计的精确性,改进的K‑means‑i聚类算法结合了雷达强度信息与马氏距离,不仅提升了聚类效果,还增强了系统的实时性能,通过集成广视角相机与YOLOv11目标识别算法,为机械臂提供了更宽广的视野和更精确的目标定位,最终显著提升了抓取成功率。
技术关键词
语义地图构建
协方差矩阵
移动机械臂
抓取方法
全局路径规划
广视角相机
多传感器协同
机器人
激光雷达
卡尔曼滤波器
点云强度
抓取网络
物体
点云密度
滤波方式
数据噪声
系统为您推荐了相关专利信息
混合预测模型
梯度提升决策树
风速
生成时间序列数据
预测误差
电磁法勘探
数据分析方法
噪声分量
音频
物理勘探技术
动态控制系统
高炉
长短期记忆网络
出铁口
液压伺服机构
风险监测方法
样本
特征值
医疗健康监测
风险监测系统
腐蚀检测方法
物理特征参数
电力设备专用
时空注意力机制
可见光图像