天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。主营：全自动口罩机、打磨机器人、分拣机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人、压铸机器人等，欢迎各位致电来访！
然而，由于环境通常是复杂和无结构化的（例如混乱的场景），有时机器人很难找到合适的位置来抓住物体。因此，我们研发了一种新型智能抓取机器
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然而，由于环境通常是复杂和无结构化的（例如混乱的场景），有时机器人很难找到合适的位置来抓住物体。因此，我们研发了一种新型智能抓取机器人，结合深度强化学习方法，赋予机器人主动探索感知的能力，解决了AffordanceMap方法的缺陷，使得机器人能够改善抓取环境，提高了机器人在复杂环境下的抓取成功率。2.系统总览我们设计的主动探索机器人系统的工作流程如图所示。首先，系统通过RGB-D相机得到场景的彩图像和深度图像，基于这两幅图像，利用深度神经网络计算出AffordanceMap。然后，我们提出了一个度量来评价当前的AffordanceMap的可信度。如果达到阈值，复合机器人手将执行抓取操作。否则，将得到的RGB图像和深度图像输入到深度Q学习网络（DQN）中，得到应采取动作的位置和方向，引导复合机器人手通过推动物体给环境带来适当的干扰。这个过程将不断循环，直到环境中的所有对象都被成功地拾取。3.研究方法3.1机械手设计现在主流的机械手主要有两种：吸盘式机械手和手爪式机械手。这两种结构各有利弊，将两者结合的机械手成为了新的趋势。因此，我们设计了一种将吸盘结构与手爪结构复合起来的新型机械手。
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因此，如果机器人连续3次在同一物体上发生故障，我们就将该次实验定义为失败，而如果机器人成功抓取场景中的前10个物体，我们就将该次实验定义为成功。我们使用经过主动探索优化后的AffordanceMap与只使用AffordanceMap系统进行了20个不同场景的抓取实验。记录每次操作的结果。实验结果表明，在主动探索优化后，系统在抓取成功率和实验成功率方面均表现得更好。与仅用AffordanceMap相比，增加主动探索降低了重复无效操作出现的可能性，使得系统对环境的适应能力更强。主动探索前主动探索后4.结论在这项工作中，我们提出了一种新型的机器人抓取系统，该系统包括一个吸盘和一个平行手爪的复合机械手。同时，系统采用了基于DQN的主动探索方法，实现了在复杂环境下对目标的智能抓取。通过机器人主动探索和改变环境，能够得到一个更好的AffordanceMap。实验结果说明，使用复合机械手进行抓取效率更高。
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特征检测是很多视觉应用的前提，提取稳健性强、可分度高和运算复杂度低的特征计算机视觉领域从业者们孜孜不倦的追求。本文是清华大学2015年发表的一篇综述，综述了特征检测的发展脉络，保留边缘检测、角点检测和区域检测，内容翔实，参考价值极高，将分为上中下三部分转述。推荐指数☆☆☆☆☆一、引言视觉特征是指感兴趣的图像结构和原语，在机器视觉和图像处理领域非常重要。特征检测是指辨别图的图像原语，以便突出主要的视觉线索，是以像素强度为输入以图像结构特性为输出的低层次处理过程。视觉特征广泛应用于目标识别、图像提取、视觉跟踪、宽基线匹配等，尽管应用领域多种多样，但终目标是提取稳定性和效高的特征。计算机视觉的主要挑战是高层次概念和低层次视觉线索之间的语义隔阂，具有描述性和区分性的特征是填补该隔阂的重要手段，进而影响系统性能。尽管学者们在特征检测方面做了很多努力，但挑战仍然存在，主要由图像条件发散导致。一般来讲，特征提取的难度在于尺度变化、视角变化、光照变化和图像质量等，此外，在实时应用中需要考虑计算效率
