【摘 要】
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悬挂衣物的抓取任务一直是机器人领域非常重要的课题。然而由于衣物复杂的动力学属性、褶皱和自遮挡等因素,导致衣物的局部特征不明显,给抓取任务带来了很大困难。本文将对衣物抓取点的检测任务,从数据集和检测算法两个方面进行研究。主要工作如下:（1）制作了高质量的模拟数据集。针对数据集采集困难的问题,本文利用模拟的方法生成大量数据。使用模拟软件Maya模拟衣物模型自然的悬挂状态,获取到清晰的深度图片和精准的抓
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悬挂衣物的抓取任务一直是机器人领域非常重要的课题。然而由于衣物复杂的动力学属性、褶皱和自遮挡等因素,导致衣物的局部特征不明显,给抓取任务带来了很大困难。本文将对衣物抓取点的检测任务,从数据集和检测算法两个方面进行研究。主要工作如下:（1）制作了高质量的模拟数据集。针对数据集采集困难的问题,本文利用模拟的方法生成大量数据。使用模拟软件Maya模拟衣物模型自然的悬挂状态,获取到清晰的深度图片和精准的抓取点坐标信息。通过模拟和真实数据的对比表明,模拟数据能够模拟出衣物真实的悬挂状态,可以为检测算法的研究提供高质量的数据。（2）设计了衣物抓取点检测算法。采用先衣物类别,再预测抓取点的策略,分别设计了衣物分类和抓取点检测的网络模型。对于衣物分类模型,采用了一个轻量级的神经网络准确的预测了三种衣物的类别;对于抓取点检测模型,同时预测抓取点的三维坐标和可见性信息。由于坐标回归和可见点分类任务的损失量级相差较大,本文引入Grad Norm算法通过动态调整两个任务的损失权重来优化模型。实验表明,在相同网络模型的情况下,Grad Norm算法提高了可见性的识别率,这可以大大增加抓取任务的成功率。（3）提出了基于GAN网络的数据扩增方法。本文使用Azure Kinect相机采集了实际场景中的衣物数据,基于模拟和真实两种数据,使用Cycle GAN网络将模拟数据翻译成近似真实场景的数据。实验表明生成的数据更贴近真实数据的分布,利用该数据训练的模型在衣物分类任务和抓取点检测任务上的效果都有所提升。本文基于深度学习技术直接预测抓取点的三维坐标。本文的衣物抓取点检测方法在衣物分类任务中的准确率达到了93.97%,抓取点检测任务的平均误差在10cm以内,可见性分类准确率达到了87.07%,表明本文提出的方法具有一定的实际指导价值。
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