基于深度学习的草垛定位
™2019/7/11
在草垛搬运过程中,草垛呈多层堆叠放置,如果需要引导工业机器人对其进行搬运则必须获取它的三维空间坐标和平面旋转角度。因此,本案例采用三维视觉传感器进行数据采集,再综合应用图像处理方法计算得到所需信息。
本案例利用点云投影方法将点云的高度信息映射为二维深度图像,深度图像的灰度值表示点云的高度。在深度图像中寻找草垛目标比在点云中直接寻找要更简单,速度也更快。
THE END
引入深度学习的方法进行草垛识别,采用分类权重作为检测网络预训练权重,从而大大加速学习过程。从测试图像结果中可以得出,该网络对紧密连接的草垛仍然可以有效区分和识别,且可以直接对深度图像进行处理,节省了运行时间。