一种复杂背景下的机械臂抓取位姿检测方法技术

一种复杂背景下的机械臂抓取位姿检测方法，属于空间在轨服务领域。包括步骤：利用深度相机获取空间机器人抓取工作场景的深度图像，利用改进的目标检测算法对深度图像进行目标检测，获得抓取工作场景中目标物体的位置，以矩形框形式标记目标物体在图像中的位置；将图像中矩形框标记出的待抓取物体部分映射到目标检测网络的一个卷积层输出上，完成该部分的特征提取，获得相应特征图；以获取的特征图作为抓取位姿检测网络的输入，对目标物体进行抓取位姿检测，检测结果以一个二维有向矩形框表示。本发明专利技术将改进的目标检测算法与所设计的抓取位姿检测网络进行融合，节省了抓取位姿检测方法的整体网络开支，检测速度快的同时也兼顾了检测精度。了检测精度。了检测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种复杂背景下的机械臂抓取位姿检测方法


[0001]本专利技术涉及空间在轨服务领域，具体涉及一种复杂背景下的机械臂抓取位姿检测方法。

技术介绍

[0002]随着许多国家航天事业的发展，越来越多的执行探索、开发、利用太空等特定任务的各类航天器被发射到太空中，太空中各类航天器的数量急剧升高，人类对太空领域的探索和开发更加深入。同时数量众多的航天器在工作期间难免会出现燃料耗尽或意外故障等问题，成为太空垃圾，这不仅占用了太空资源还对其他正常工作的航天器产生威胁。空间机器人的在轨服务被广泛应用于失效卫星碎片以及故障卫星的捕获等空间任务中。机械臂抓取操作是空间机器人执行抓捕任务的关键环节之一，而在机械臂执行抓取操作前首先要确定机械臂末端夹持器的抓取位姿信息。
[0003]空间机器人通常搭载深度相机作为其视觉系统，通过深度相机采集待抓取目标的深度图像，对获得的深度图像进行处理，获取执行机械臂抓取操作所需的抓取位姿信息。机械臂抓取位姿采用一个七维变量进行表示：{x,y,z,
ɑ
,β,γ,ω}，其中{x,y,z}表示待抓取目标的中心点位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复杂背景下的机械臂抓取位姿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用深度相机获取空间机器人抓取工作场景的深度图像，针对于复杂背景下的抓取位姿检测，首先利用改进的目标检测算法对深度图像进行目标检测，初步得到抓取工作场景中目标物体的位置，以矩形框形式标记目标物体在图像中的位置；(2)利用改进目标检测算法的检测结果，将图像中矩形框标记出的待抓取物体部分映射到目标检测网络的一个卷积层输出上，此映射相当于对图像中矩形框标记下的待抓取物体部分的特征提取，通过映射可获得图像中待抓取物体部分的特征图；(3)利用设计的抓取位姿检测网络，以步骤(2)中提取的特征图作为网络输入，对目标物体进行抓取位姿检测，抓取位姿检测结果以一个二维有向矩形框进行表示。2.根据权利要求1所述的一种复杂背景下的机械臂抓取位姿检测方法，其特征在于，所述的方法是应用于复杂空间背景下非合作目标的抓取位姿检测中，首先利用深度相机采集抓取工作场景的深度图像，利用改进的目标检测算法对深度图像进行检测，将检测到的图像中的目标物体以矩形框的形式标记，对目标物体进行预定位；接着对图像中的目标物体部分进行处理，处理方式为将图像中矩形框所标记出的目标物体部分映射到目标检测网络的一个卷积层输出，完成对该部分的特征提取；最后将特征提取结果作为抓取位姿检测网络的输入，对目标物体进行抓取位姿检测，检测结果以一个二维有向矩形框表示。3.根据权利要求1所述的一种复杂背景下的机械臂抓取位姿检测方法，其特征在于，步骤(1)中所述改进的目标检测算法为：对Darknet
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【专利技术属性】
技术研发人员：黄成，庞振，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：