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摘要
一种基于全自动液体样本处理工作站的目标识别和路径规划方法,步骤包括：在参考图片和相机图片之间使用加权平均曼哈顿距离和欧几里德距离法判断是否执行循环,然后将参考图片和相机图片送入基于遗传算法优化的长短期记忆网络的卡尔曼滤波算法KF-GALSTM的视觉伺服控制算法,从而将机器手引导到机器人可以完全看到物体的位置,使用基于扩展了评估给定位置的可抓取性的记分器的神经网络抓取检测算法得到抓取的坐标,将坐标映射为全局坐标后,利用基于Cubic映射和正余弦搜索策略的SSA算法控制执行器执行抓取功能。本发明结合了基于遗传算法优化的长短期记忆网络的卡尔曼滤波算法(KF-GALSTM)的视觉伺服控制算法,基于扩展了评估给定位置的可抓取性的记分器的神经网络抓取检测算法和基于Cubic映射和正余弦搜索策略的SSA方法,能提高抓取物体的准确率,本发明在实现准确的抓取方面取得了显著的效果。
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