基于多模态深度学习算法的机器人自主抓取方法研究

通过Kinect传感器获取多种物体的彩色和深度图像数据，将数据传输到工作站输入深度学习网络模型进行训练和建立模型，再通过深度网络预测结果制定抓取策略，基于图像视觉伺服执行抓取动作，根据抓取结果不断更新模型参数，使得网络和系统更加鲁棒。

目标：

01 提升机器人自主抓取过程中预测的准确率；

02 提高自主抓取过程的实时性；

03 解决抓取物品种类的多样性，实现机器人自主抓取作业。

主要应用于：

家庭服务机器人、社会服务机器人、工业机器人的抓取作业等领域。