一种机器人的目标抓取方法、装置、机器人及介质制造方法及图纸

本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人的目标抓取方法、装置、机器人及介质，用于解决相关技术中机器人的物体抓取存在泛化能力差、适用性不佳问题，该方法为：获取包含待抓取的目标的第一图像，并基于第一图像，生成包含目标的所在区域的目标可供性图；基于目标可供性图，规划机器人向目标靠近的第一运动轨迹，并按照第一运动轨迹进行移动；在移动到目标附近后，获取包含目标的第二图像，并基于第二图像，生成包含目标的抓取区域的操作可供性图；基于操作可供性图，规划机器人抓取目标的第二运动轨迹，并按照第二运动轨迹完成对目标的抓取；这样，使得机器人实现对通用物体的准确抓取。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及机器人，尤其涉及一种机器人的目标抓取方法、装置、机器人及介质。

技术介绍

1、相关技术中，机器人的物体抓取技术中，多采用模仿学习和强化学习两种。其中，模仿学习是一种通过监督学习方式进行的，它通过采集示教数据来学习运动策略；优点在于其训练时间短，但在通用物体的泛化能力上却存在一定的局限性，训练完成后很难迁移到别的物体上，降低了模仿学习的适用范围。而强化学习则具有较好的泛化性，只要训练环境中存在相关物体，通过设计合适的奖励函数作为引导，强化学习就能实现对不同物体的抓取，但奖励函数的设计相当复杂，需要考虑的因素众多，且强化学习的训练时间通常较长，在一定程度上限值了其在实际应用中的效率。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种机器人的目标抓取方法、装置、机器人及介质，用以使得机器人可以实现对通用物体的抓取，提高了适用性和泛化能力。

2、本申请实施例提供的具体技术方案如下：

3、第一方面，本申请实施例提供一种机器人的目标抓取方法，包括：

4、获取包含待抓取的目标的第一图像，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种机器人的目标抓取方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像，生成包含所述目标的所在区域的目标可供性图，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标可供性图，规划所述机器人向所述目标靠近的第一运动轨迹，并按照所述第一运动轨迹进行移动，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二图像，生成包含所述目标的抓取区域的操作可供性图，包括：

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述操作可供性图，规划所述机器人抓取所述目标的第二运动轨迹，并按照...

【技术特征摘要】

1.一种机器人的目标抓取方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像，生成包含所述目标的所在区域的目标可供性图，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标可供性图，规划所述机器人向所述目标靠近的第一运动轨迹，并按照所述第一运动轨迹进行移动，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二图像，生成包含所述目标的抓取区域的操作可供性图，包括：

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述操作可供...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘微，刘帅帅，孙萁浩，田友强，张玉，翟世平，姜悦樱，陈维强，覃露，吴超，
申请(专利权)人：青岛海信电子技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：