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堆叠场景下的物体优先级感知抓取网络
复旦大学工程与应用技术研究院;
复旦大学脑科学转化研究院;
悉尼大学电气与计算机工程学院
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周家康
任煜轩
殳峰
开通知网号
针对堆叠场景中机械臂抓取顺序紊乱导致环境结构稳定性被破坏的问题,本文提出了一种基于物体优先级分类的新型抓取神经网络模型。首先,利用横纵卷积和折半卷积的组合模块,对彩色深度(Red Green Blue-Depth,RGB-D)图像进行特征提取;接着,...
机 构:
复旦大学工程与应用技术研究院;
复旦大学脑科学转化研究院;
悉尼大学电气与计算机工程学院;
领 域:
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
深度学习;
神经网络;
平面抓取检测;
物体优先级;
格 式:
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