【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用于为对象的图像确定描述符图像尤其是以控制机器人装置的方法。
技术介绍
1、为了能够实现机器人对对象的灵活的生产或处理，值得期望的是：机器人能够无视对象被放置到机器人的工作空间中的姿势地对该对象进行操作。因而，机器人旨在能够识别对象的哪些部分位于哪些位置，使得该机器人例如可以在正确部位抓取该对象，以便例如将该对象固定在其它对象上，或者将该对象焊接在当前位置。这意味着：机器人旨在能够例如从通过固定在机器人处的摄像机所拍摄的一个或多个图像中识别对象的姿态(位置和取向)或者确定用于拿起或处理的部位的位置。实现此目的的方法在于：针对对象的部分(也就是说对象的在图像平面内表示的像素)确定描述符、也就是说在预先定义的描述符空间中的点(向量)，其中，机器人被训练来不管对象的当前姿态如何给对象的相同部分分派相同的描述符并且因此识别在图像中的对象的拓扑，使得接着例如知道对象的哪个拐角在图像中处在什么位置。接着，如果已知摄像机的姿态，则进而可以推断出对象的姿态。对该拓扑的识别可以使用相对应地经过训练的机器学习模型(ml模型)来实现。
<...【技术保护点】
1.一种用于为对象的图像确定描述符图像的方法，所述方法具有：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，评估所述参考描述符(205、206)与所述描述符图像(208、209)的距离，其方式是：将所述参考描述符(205、206)中的每个参考描述符分配给所述描述符图像(208、209)的描述符，并且对所述参考描述符(205、206)与它们所分配的描述符的距离求平均。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，这些机器学习模型(203、204)中的至少有些机器学习模型在子模型方面一致。
4.根据权利要求3所述的方法，所述方法具有：借助于包含来自所...
【技术特征摘要】
1.一种用于为对象的图像确定描述符图像的方法，所述方法具有：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，评估所述参考描述符(205、206)与所述描述符图像(208、209)的距离，其方式是：将所述参考描述符(205、206)中的每个参考描述符分配给所述描述符图像(208、209)的描述符，并且对所述参考描述符(205、206)与它们所分配的描述符的距离求平均。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，这些机器学习模型(203、204)中的至少有些机器学习模型在子模型方面一致。
4.根据权利要求3所述的方法，所述方法具有：借助于包含来自所有对象类别的对象的训练数据，训练所述子模型。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，针对每个对象类别，借助于训练数据集来训练相应的机器学习...
【专利技术属性】
技术研发人员：A·G·库普奇克，C·格拉夫，D·阿德里安，J·维尔，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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