【摘 要】
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为实现机器人主动识别并抓取预定目标,提出了一种基于形状模型的目标识别算法。以轮廓质心为基准,极半径生成目标的形状特征向量,然后以高斯模型完成样本特征模型库的训练。
【机 构】
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武汉交通职业学院机电工程学院,湖北工业大学机械工程学院
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为实现机器人主动识别并抓取预定目标,提出了一种基于形状模型的目标识别算法。以轮廓质心为基准,极半径生成目标的形状特征向量,然后以高斯模型完成样本特征模型库的训练。采用动态时间规整DTW（dynamic time warping）解决特征向量元间的匹配问题,并依据惯量力矩（moment of inertia）获取形状的主轴参数,给出了特征向量起始次序的对正方法。实验表明该算法可以在较复杂环境下识别预定目标,不受平移、尺度与旋转几何变化的影响,具有较高的鲁棒性。
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