企业等级: | 普通会员 |
经营模式: | 生产加工 |
所在地区: | 天津 宁河县 |
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发布时间:2022-02-06 04:51:00 作者:理想动力
在抓取物体的过程中,两个手指处于打开状态,吸盘处于缩回状态。确定抓取点后,吸盘弹出,与被抓取物体表面紧密接触。然后,空气泵在吸盘中产生负压,从而吸取物体,然后,推杆缩回,带动物体到达两个手爪之间,后,机械手爪闭合抓取物体以保证抓取的稳定性。3.2深度强化学习方法为了解决复杂环境下AffordanceMap出错的问题,我们将主动探索引入我们的抓取系统中。与只使用一张静态的AffordanceMap进行抓取操作判断不同,机器人会根据当前对AffordanceMap的度量情况,主动探索和改变当前场景,直到新场景对应的AffordanceMap足够好。我们利用DQN训练模型,该模型能够根据当前场景的AffordanceMap和RGB-D信息,输出一个合理的动作改变场景。我们的网络结构基于U-NET,输出亚像素级别的操作点位置。U-NET是近年来提出的一种强大而轻量化的图像分割网络结构,结合了多层上下采样模块和残差的方法,从而在输出像素级语义信息方面具有很高的性能。为了尽可能缩小网络的尺寸来加快输出和收敛速度,我们将U-NET典型结构进行调整,仅使用了一次上下采样,并将输入的RGB-D图像调整为四分之一分辨率。
实验内容在真环境中,我们添加了一个UR5机械臂和一只机械手来实现主动探索的过程,并使用Kinect像机来获取视觉数据。为了模拟一个杂乱的环境,我们在场景中添加了11个块作为操作对象,并手动设计了几个具有挑战性的场景进行评估。实验结果表明,我们的模型相比于随机操作具有更***的改善环境的能力。我们的模型能在更少的操作数内完成实验任务,更快地完成改善操作环境的任务。在真实场景中,为了判断经过主动探索优化后的AffordanceMap相比与只使用AffordanceMap相比是否能更好的完成抓取任务,我们分别使用两种系统来完成实际的抓取任务,我们选取了四十种物品来构造抓取场景测试两种系统在抓取控制上的能力。真实实验的评价指标不同于模拟实验,同时真实实验对系统的评价也更加科学,有说服力。在实验过程中,我们发现,当AffordanceMap大值处的物体不能被抓取时,机器人会重复这个操作,因为环境没有改变,所以网络输出的抓取位置也不会改变。
机器视觉检测系统产品方案华北工控是行业计算机领,基于机器视觉快速检测领域庞大的市场刚需,公司依托强大的研发团队打造了X86和ARM架构两条自主可控的计算机产品供应链,包括多样化的计算机板卡方案、工业整机方案、工业平板电脑方案等,可于机器视觉检测系统之中。MITX-6973,是华北工控基于IntelSkylake-Sprocessor处理器打造的MiniITX工业主板。产品采用H110芯片组,板载内存,内存容量高可达16GB;多串口设计,可实现多种外设接入;支持VGA、HDMI显示,支持同步异步多显功能,可完成更端的图像处理与高显示;具有2个RJ45网络接口,支持网络唤醒(WOL),支持Line-in、Line-out、MIC-in,能满足目前市场上大多数***客人的需求。RPC-610S10,是华北工控基于Intel100Series芯片组打造的4U19寸可上架工业整机。产品符合ERS-310C标准;可安装5个3.5'驱动器;可选用工业ATX板、工业CPU卡或商用PC主板;前面板带锁,防止误操作;多功能接口设计,支持多种外设接入需求;采用正压双滚珠风扇设计,散热性能优异;的驱动器架防震设计,可有效保护驱动器,延长设备使用寿命;采用防尘过滤棉设计,可方便对风扇过滤棉进行拆卸、清洗、更换,兼具了低功耗、可靠、稳定等***型应用特性。机器视觉检测技术,正随着计算机技术的蓬勃发展而深入渗透到“智造”的各个行业。华北工控以市场需求为导向,还可为不同行业客户提供高度弹性且定制化的产品及服务。
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