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提高机器人识别机率的线性推动策略: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2023年第4期44卷 1242-1249页; 作者：赵有港张宏徐刚许允款曾晶太原科技大学机械工程学院山西太原030024 中国科学院宁波材料技术与工程研究所计算机视觉实验室浙江宁波315000; 针对机器人工业抓取场景中,堆叠的工件相互遮挡,难以识别的问题,提出一种基于聚类网格法的自适应线性推动策略AC-Grid。融合二维图像与点云高度渲染信息,根据抓取场景内工件的散乱堆叠情况分析出可靠的几何特征,为机器人优化出一条合理...; 针对机器人工业抓取场景中,堆叠的工件相互遮挡,难以识别的问题,提出一种基于聚类网格法的自适应线性推动策略AC-Grid。融合二维图像与点云高度渲染信息,根据抓取场景内工件的散乱堆叠情况分析出可靠的几何特征,为机器人优化出一条合理有效的工件推动路线。在V-REP仿真环境中制作80组“PushTD”系列的模拟场景数据集,对比实验结果表明,AC-Grid推动策略在仿真场景下最高能使平均目标匹配识别度提高至39.6%,在实际场景中能达到16.4%,在不同场景中均能起到显著分离和目标识别度提升的作用。; 来源：详细信息评论

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