当前,新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速发展.但是传统的抓取判断需要预先对被夹取物建立3D模型,需要耗费大量计算资源,采用了基于深度学习的方法对夹持器和物体视觉信息进行判断,给出夹取是否成功的预测.深度学习目前在图像识别、目标检测、自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域已经取得了巨大进步,刷新了这些研究领域的最佳水平,但是在机械臂夹取领域还很少应用.由于深度学习不需要手工设计特征,这给夹取判断带来了很大便利,所以采用深度学习的方法对夹取进行判断非常值得研究.
万方数据
维普
