基于卷积神经网络可微分结构搜寻的机器人智能抓取方法

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摘要

本发明公开一种基于卷积神经网络可微分结构搜寻的机器人智能抓取方法，该方法首先构造训练集和验证集，然后构建离散的链式搜索空间，并将其松弛化至连续，再通过将神经网络计算速度和精度同时作为优化目标，建立基于梯度的神经网络双层优化模型对抓取姿态神经网络进行优化，最终得到具有最优参数的抓取姿态生成网络。将新的RGB‑D图像输入训练后的网络，即可生成最佳抓取姿态。本发明的机器人智能抓取方法，通过全卷积神经网络完成抓取质量判断和抓取姿态生成，快速地提高了神经网络计算效率，解决了优化过程中计算量过大的问题。

基本信息

专利标题：

基于卷积神经网络可微分结构搜寻的机器人智能抓取方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113326666A

申请号：

CN202110802383.4

公开（公告）日：

2021-08-31

申请日：

2021-07-15

授权号：

CN113326666B

授权日：

2022-05-03

发明人：

胡伟飞焦清邵金毅王楚璇刘振宇谭建荣刘飞香

申请人：

浙江大学;中国铁建重工集团股份有限公司

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

代理机构：

杭州求是专利事务所有限公司

代理人：

贾玉霞

优先权：

CN202110802383.4

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/063 G06N3/08 G06F113/28

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-03 ：

授权

2021-09-17 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210715

2021-08-31 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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