典型文献
基于改进YOLOX-S的机械臂自主识别抓取
文献摘要：
为实现机械臂对待抓取目标的实时识别与抓取,提出一种基于改进目标检测算法YOLOX-S的机械臂自主识别抓取方法.首先对深度相机进行自标定和手眼标定,尽可能降低定位误差,实验对比了常见的四种手眼标定方法并选择最优解.其次,建立常见机械零件数据集,在使用卷积神经网络目标识别算法YOLOX-S的基础上,引入注意力机制(CBAM),验证网络识别准确率.最后,为验证机械臂抓取效果,在ROS上搭建了眼在手上的目标抓取仿真实验平台,模拟了整个识别和抓取过程;同时在协作机械臂UR5上进行抓取实验.结果表明,机械臂能够自主识别并抓取目标物体,且识别定位误差较小,能够满足机械臂自主抓取的要求.
文献关键词：
机械臂;卷积神经网络;注意力机制;实时识别;自主抓取
中图分类号：
作者姓名：
任军胜;晁永生
作者机构：
新疆大学机械工程学院,乌鲁木齐 830017
文献出处：
引用格式：
[1]任军胜;晁永生-.基于改进YOLOX-S的机械臂自主识别抓取)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(10):59-63
A类：
B类：
YOLOX,自主识别,识别抓取,实时识别,改进目标,目标检测算法,抓取方法,深度相机,自标定,手眼标定,定位误差,实验对比,标定方法,最优解,机械零件,件数,目标识别算法,注意力机制,CBAM,识别准确率,机械臂抓取,ROS,手上,仿真实验平台,协作机械臂,UR5,抓取实验,识别定位,自主抓取
AB值：
0.377408
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
