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申请/专利权人：武汉科技大学
摘要：本发明公开一种提升新型域泛化性的6‑DoF抓取方法及装置，所述方法包括：获取训练数据集；从所述训练数据集中提取目标物体的采样点特征；将采样点周围的原始点特征插值至所述采样点特征中以获得插值采样点特征；根据所述插值采样点特征计算抓取位姿以训练推理模型。通过本发明方法能够对没有训练过的物体也保持高精度，对于机器人抓取方法的新型域泛化性也有较高的特性，有效的改善了新型物体和小尺度物体抓取精度低的现状，相对于传统的机器人抓取系统能够适应更多、更复杂的应用场景。
主权项：1.一种提升新型域泛化性的6-DoF抓取方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集；从所述训练数据集中提取目标物体的采样点特征；将采样点周围的原始点特征插值至所述采样点特征中以获得插值采样点特征；根据所述插值采样点特征计算抓取位姿以训练推理模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 一种提升新型域泛化性的6-DoF抓取方法及装置
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