机器人散乱件分拣中的深度图像特征迁移

作者：韩鸣朔; 刘文海; 王伟明^*

来源：机电一体化, 2020, 26(Z1): 3-8.

DOI：10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2020.z1.001

• 深度图像
• 特征迁移
• CycleGAN

在当前阶段机器人操作的各类研究方法中,都离不开仿真环境的辅助,而将仿真环境中得到的方法应用于真实环境中也成为一项具有挑战性的任务。针对机器人无序分拣场景,使用CycleGAN方法,进行仿真环境与真实环境中深度图像的特征映射学习,在真实环境深度图像上附加仿真环境中的深度图像特征,提高在仿真环境中训练得到的方法在真实环境中的鲁棒性。分别使用自建数据集以及WISDOM数据集对这一方法进行了验证,研究了特征映射过程中各变量对映射器学习结果的影响。

• 单位
  上海交通大学