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摘要
GSNet使用抓取度区分杂乱场景的可抓取区域,显著地提高了杂乱场景中机器人抓取位姿检测准确性,但是GSNet仅使用一个固定大小的圆柱体来确定抓取位姿参数,而忽略了不同大小尺度的特征对抓取位姿估计的影响.针对这一问题,本文提出了一个多尺度圆柱体注意力特征融合模块(Ms-CAFF),包含注意力融合模块和门控单元两个核心模块,替代了GSNet中原始的特征提取方法,使用注意力机制有效地融合4个不同大小圆柱体空间内部的几何特征,从而增强了网络对不同尺度几何特征的感知能力.在大规模杂乱场景抓取位姿检测数据集GraspNet-1Billion的实验结果表明,在引入模块后将网络生成抓取位姿的精度最多提高了10.30%和6.65%.同时本文将网络应用于实际实验,验证了方法在真实场景当中的有效性.
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单位智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室; 武汉科技大学
