基于脉冲神经网络的机器人自适应抓取控制方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202111014867.9
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;B25J9/16
申请日期：
2021-08-31
申请人：
之江实验室;浙江工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于脉冲神经网络的机器人自适应抓取控制方法及系统
申请号	CN202111014867.9	申请日期	2021-08-31
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-12-03	公开/公告号	CN113743287A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;B;2;5;J;9;/;1;6查看分类表>
申请人	之江实验室;浙江工业大学	申请人地址	浙江省杭州市余杭区文一西路1818号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	之江实验室,浙江工业大学	当前权利人	之江实验室,浙江工业大学
发明人	燕锐;李嘉鑫;张宇豪
代理机构	北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司	代理人	冯静

摘要

本发明提供了一种基于脉冲神经网络的机器人自适应抓取控制方法及系统，首先将神经网络初始模型转换为脉冲神经网络模型；其次根据待预测深度图像确定在抓取范围内是否存在待抓取物体；然后将待预测深度图像和待预测彩色图像进行融合后输入至所述脉冲神经网络模型进行预测，获得机械手臂抓取位姿；最后根据机械手臂抓取位姿对机械手臂进行操纵控制，以使抓取物体。本发明转换后的脉冲神经网络模型不仅最大程度的保留了全卷积神经网络的准确率，同时对于不同大小、形状的物体能够实现自适应的抓取，对于在抓取范围内的未参与预训练的物体也有较高的抓取准确率。

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