【摘 要】
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针对抓取过程中目标物体部分被遮挡的问题，本文设计了一种基于多尺度特征融合的深度卷积神经网络提取三维目标的投影特征点，并根据不同投影特征点数使用不同的PnP（perspective-n-point）算法。网络使用计算机自动生成的合成数据进行训练，经过验证，使用合成数据训练的网络，也能在真实场景中有效的工作。最后，本文搭建了一个基于ROS（Robot Operating System）的UR5机械臂抓
【机 构】
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广西大学电气工程学院广西制造系统与先进制造技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61720106009）； 广西制造系统与先进制造技术重点实验室开放基金资助项目（20-065-40S005）；
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针对抓取过程中目标物体部分被遮挡的问题，本文设计了一种基于多尺度特征融合的深度卷积神经网络提取三维目标的投影特征点，并根据不同投影特征点数使用不同的PnP（perspective-n-point）算法。网络使用计算机自动生成的合成数据进行训练，经过验证，使用合成数据训练的网络，也能在真实场景中有效的工作。最后，本文搭建了一个基于ROS（Robot Operating System）的UR5机械臂抓取平台。将训练好的模型部署到该平台上进行抓取实验，验证位姿估计算法实际应用效果。实验表明，本文提出的仅使用RGB图像信息的位姿估计方法能够估计出目标物体的位姿，并在实际场景中对位姿未知的物体进行抓取。
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