[发明专利]一种机器人抓取检测方法及系统

权利要求书

1.一种机器人抓取检测方法，其特征在于，包括：

S1.获取物体图像，利用物体类别判断模型识别物体的类别，当识别为未知物体时进入步骤S2，否则进入步骤S4；

S2.将所述物体图像与第一公共数据集进行度量得到未知物体的标记数据，并更新所述物体类别判断模型；

步骤S2具体包括：

S21.提取所述物体图像的特征向量并计算与所述第一公共数据集中图像的特征向量之间的距离；

S22.根据步骤S21计算的距离对所述第一公共数据集中的图像进行降序排列，在超过第二阈值的图像中选取n张作为相似图像集合；

S23.根据所述相似图像集合在所述第一公共数据集中获取未知物体的标记数据；

S24.根据所述相似图像集合计算未知物体类别的特征向量，更新所述物体类别判断模型；

S3.利用未知物体和已知物体的图像样本对抓取检测模型训练更新；

步骤S3具体包括：

S31.选取已知物体的图像样本和未知物体的图像样本混合为新训练集，已知物体与未知物体的图像样本量比例为m；

S32.将所述新训练集按照预设比例划分为训练集和测试集，利用所述训练集对抓取检测模型进行训练更新，利用所述测试集评估抓取检测模型的训练效果；

其中，所述抓取检测模型的初始训练集为第二公共数据集；

S4.利用抓取检测模型对物体图像进行识别，生成对应的抓取框以控制机器人对物体进行抓取。

2.根据权利要求1所述的机器人抓取检测方法，其特征在于，所述步骤S1中利用物体类别判断模型识别物体的类别包括：

S11.提取所述物体图像的特征向量并计算与已知物体类别特征向量序列[μ_k]中每个已知物体类别μ_k的距离，k表示已知物体类别；

S12.步骤S11计算的距离小于第一阈值时判断为已知物体，并取距离最小值对应的物体类别作为所述物体图像的类别，否则判断为未知物体。

3.根据权利要求1所述的机器人抓取检测方法，其特征在于，所述步骤S24包括：

求取所述相似图像集合中各图像的特征向量的平均值，作为未知物体类别的特征向量μ_k+1扩展已知物体类别的特征向量序列[μ_k]的维度以更新物体类别判断模型。

4.根据权利要求1所述的机器人抓取检测方法，其特征在于，所述步骤S3之前还包括：

将未知物体的标记数据的格式处理为与已知物体的标记数据的格式一致。

5.根据权利要求2所述的机器人抓取检测方法，其特征在于，所述步骤S11计算的距离采用标准化欧氏距离。

6.根据权利要求1所述的机器人抓取检测方法，其特征在于，所述步骤S21计算的距离采用标准化欧氏距离。

7.根据权利要求1所述的机器人抓取检测方法，其特征在于，所述第一公共数据集为Jacquard Dataset。