CN115519579B 一种基于三元组对比网络的机器人抓取预测方法 （深圳先进技术研究院）_第1页
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一种基于三元组对比网络的机器人抓取预本发明公开一种基于三元组对比网络的机中每条样本反映机器臂抓取物体过程中多个时训练集随机抽取两个标签一致的样本分别作为2构建训练集，其中每条样本数据反映机器臂抓取物体过程冻结所述编码器的优化参数，并利用经训练的编码器将输入样本数据编码为高维特采集机器臂抓取物体的触觉数据，包括三个时刻的触觉数据，分别从所述数据集中随机选取设定数量的抓取物品种类，并针对每种物p4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用二值交叉熵损失函数训练所述分类b表示在Tb时刻采集到的触觉数据。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述骨干网络基于Resnet_50、VGG或3行时实现根据权利要求1至8中任一项所述方法4[0004]专利申请CN114083535A提供了一种机器手抓取姿势质量的物理度量方法及装理度量分数分别从物体自身平坦度和重力分析上评价机器手抓取姿5[0015]图1是根据本发明一个实施例的基于三元组对比网络的机器人抓取预测方法的流[0019]图5是根据本发明一个实施例的基于三元组对比网络的机器人抓取预测方法的过6[0029]例如，采用Calandra公开数据集，数据集中使用一个在两指上分别安装有GELSIGHT触觉传感器的WeissWSG_50机械臂采集触觉数据，在抓取工作台前置放一个余未被训练的物品的抓取数据中随机选取1000次抓取数据作为测试7[0050]使用训练集对上述分类器神经网络用二值交叉熵(BinaryCross_Entropy)损失8[0055]在完成编码器和分类器的训练后，可将编码器和分类器[0057]1)本发明提供一种适应任意数量触觉传感器的深度神经网络(包括编码器和分类单独考虑样本进行端到端训练。这样的方式使训练过程对样本数据潜在信息的利用更充[0062]计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形[0063]这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/9任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定

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