基于正定核函数学习的三维零件视觉抓取

• 作者: 乔红 刘伟
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数 支持向量回归 层次聚类 工件抓取
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 机电一体化
• 页码范围: 486-489,493
• 分类号: TP27
• 字数: 591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2012.03.029

摘要

机器视觉在工业零件自动化抓取装配领域起着非常重要的作用.目前大多数抓取方法是基于人工干预的机器人手眼标定,然而在复杂动态场景下,抓取结果对标定误差较敏感,因此当长期作业引起标定参数漂移时,精确抓取往往需要重复标定.提出了一种基于监督学习的零件抓取方法.采集训练样本进行层次聚类得到图像特征向量,构建一种正定核函数并通过支持向量回归学习得到抓取状态向量及图像特征向量之间的映射关系,最终可应用于指导在线抓取.最后,实验证明了提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟	中国科学院自动化研究所	422	5903	37.0	59.0
2	乔红	中国科学院自动化研究所	6	285	4.0	6.0