【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人视觉抓取，尤其涉及一种计量库房废旧物资的识别和抓取方法及系统。
技术介绍
1、机器人视觉抓取是指利用视觉传感器，基于物体特征，确认机器人抓取位姿的过程。传统的二维图像识别方法缺少物体深度信息，存在复杂场景下物体边缘不易区分的问题。近年来，随着三维传感技术的快速发展，三维激光点云的获取变得越来越便捷。基于三维点云获取计量库房废旧物资类别与姿态的方法，能够更好地感知计量库房废旧物资三维表面特征，区分计量库房废旧物资边界，成为机器人视觉抓取领域的研究热点。但是现有的三维抓取算法普遍是先确定物体三维位姿，再由此计算机器人抓取位姿，这种方法流程复杂，计算量大，抓取效率低。
2、以上
技术介绍
内容的公开仅用于辅助理解本专利技术的专利技术构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，也不必然会给出技术教导；在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日之前已经公开的情况下，上述
技术介绍
不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一...
【技术保护点】
1.一种计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，通过所述最优网络模型预测获得物资的类别信息和夹爪的最佳抓取位姿，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，确定抓取成功率最高的夹爪的候选抓取位姿为夹爪的最佳抓取位姿，包括：
4.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法，所述候选抓取位姿对应的抓取成功率，通过以下公式计算：
5.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法...
【技术特征摘要】
1.一种计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，通过所述最优网络模型预测获得物资的类别信息和夹爪的最佳抓取位姿，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，确定抓取成功率最高的夹爪的候选抓取位姿为夹爪的最佳抓取位姿，包括：
4.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法，所述候选抓取位姿对应的抓取成功率，通过以下公式计算：
5.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，通过以下方式对所述三维点云数据进行预处理：
6.根据权利要求1所述的计量库房废旧物资的识别和抓取方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王巨灏，沈杰，李敏，杨昕宏，王振宇，梅叶依，张希弘，袁海军，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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