基于改进YOLO6D的缸盖位姿估计算法  

作　　者：韦烽 徐立云[1] 

机构地区：[1]同济大学机械与能源工程学院

出　　处：《数字技术与应用》2023年第5期1-3,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：针对机器人在分拣、装配等应用场景中,工件难以被识别和位姿精准定位的问题,本文以视觉引导机器人抓取缸盖为对象,提出一种基于YOLO6D改进的目标位姿估计算法。该算法使用Darknet53作为模型的特征提取网络,对输入的RGB图像进行处理,进而提取特征。该算法在自建的LineMod格式的缸盖数据集中效果较好,其中2D投影误差精度达到83.65%,ADD精度达到98.92%,5cm5°精度达到95.44%,为基于视觉的工业机器人抓取应用提供了借鉴。

关 键 词：视觉引导 特征提取 位姿估计 应用场景 数据集中 机器人 投影误差 提取特征 

分 类 号：TN929.5[电子电信—通信与信息系统]