基于三级卷积神经网络的物体抓取检测

来源：机器人杂志2018年第5期北京时间：

作者：喻群超, 尚伟伟, 张驰

摘要：借鉴人类抓取物体的特点，提出一种三级串联卷积神经网络用于物体抓取框的检测，实现了对未知物体的高准确度抓取．在所提出的三级串联卷积神经网络中：第1级用于物体的初步定位，为下一级卷积神经网络搜索抓取框确定位置；第2级用于获取预选抓取框，以较小的网络获取较少的特征，从而快速地找出物体的可用抓取框，剔除不可用的抓取框；第3级用于重新评判预选抓取框，以较大的网络获取较多的特征，从而准确地评估每个预选抓取框，获取最佳抓取框．测试结果表明，与单一卷积神经网络相比，三级网络获得抓取框的正确率提高了6.1%，最终在实际Youbot机器人上实现了高准确度的抓取操作．

关键词：三级卷积神经网络, 物体抓取检测, Youbot 机器人