基于视觉技术的机器人抓取目标识别与定位

简介

针对传统机器人目标抓取过程中识别精度低的问题,提出了一种改进SSD网络的目标识别与定位方法。首先,针对机器人在小目标检测上精度低的问题,将特征金字塔与CNN神经网络结合,实现高层特征与底层特征提取的联合;其次,针对工业机器人数据样本小、不利于识别分析的问题,采用移动、旋转、增加噪声干扰、消除干扰数据等方式对数据集进行增强;最后,对改进的SSD网络进行验证。结果表明,相较于SS+SIFT+SVM算法、SS+HOG+SVM算法,改进的SSD网络可有效识别和定位需要抓取的目标。