26年WH电子信息工程基于深度学习的机器人目标识别与抓取系统设计6.9-AI12.01(20031字).docx

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摘要机器人目标识别与抓取技术是工业自动化、仓储物流及家庭服务领域实现智能化作业的核心支撑，它的性能好坏会直接影响机器人在实际场景中的作业效率与环境适配能力。传统机器人抓取系统大多是依赖预设运动路径与固定模板的匹配来实现目标操作；在多目标混杂、光照条件波动及物体局部遮挡等结构化场景中，传统机器人就会比较容易出现识别失效、定位偏差大、抓取精度不足等问题。随着深度学习在计算机视觉领域的深度应用，以 YOLO 系列为代表的单阶段目标检测算法让视觉识别的鲁棒性与实时性有了明显提升，视力相融合的感知方式则弥补了单一感知方式的应用缺陷。针对...

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