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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，尤其是涉及一种基于卷积神经网络的机器人姿态估计方法及系统。方法，包括获取工业机器人姿态信息数据；对获取的工业机器人姿态信息数据进行自动化标注，得到数据集；对数据集进行预处理；利用预处理后的数据集训练卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型对机器人进行姿态估计。本发明通过自动化标注与手工校准相结合的方法，生成高精度的工业机器人臂姿态数据集，克服了传统方法中手工标注耗时和不精确的问题。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的机器人姿态估计方法，其特征在于，包括：获取工业机器人姿态信息数据；对获取的工业机器人姿态信息数据记性自动化标注，得到数据集；对数据集进行预处理；利用预处理后的数据集训练卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型对机器人进行姿态估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于卷积神经网络的机器人姿态估计方法及系统
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