局部自主遥操作中的抓取构型识别研究

针对局部自主遥操作过程中识别目标准确率低的问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络的抓取构型识别方法,通过对其区域生成网络中锚点尺度、前景特征区域、候选框的线性回归和分类网络分别进行改进,以提高抓取构型识别的准确率。首先将抓取构型参数化,然后在目标区域中利用锚点法对抓取构型参数进行识别,结合视觉传感器采集到的深度信息确定目标高度,并通过线性回归方法对抓取区域进行修正。通过搭建机器人试验平台,利用Cornell Grasp Dataset进行训练与测试进行验证。试验结果表明,提出的方法在简单网络识别准确率为96.4%,并成功实现机器人对目标的抓取。