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基于卷积神经网络的目标识别及机械臂智能抓取系统研究.pdf

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    摘要

    随着机器人在应用领域的不断发展，如何更好的智能化控制机器人受到越来越

    多的人关注。在制造业中，机械臂是使用最普遍的自动化设备。通常，机械臂的控

    制策略是简单的点对点移动，这种方法在特定和稳定的环境下效果较好，但在面对

    未知和复杂多变的工作环境时，其性能往往受限。而且传统机器人的抓取是通过人

    工设计、模板匹配等方法来抓取特定的物体。针对类别繁多、姿态各异的对象和基

    于卷积神经网络的机械臂抓取的诸多难点，本文在ROS（RobotOperatingSystem）平

    台下，提出一套基于卷积神经网络

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