基于可解释性神经网络的机器人抓取位姿检测方法及系统

本发明公开了基于可解释性神经网络的机器人抓取位姿检测方法及系统，该方法包括：获取目标物体的三通道RGB图像并进行图像数据预处理，得到预处理后的目标物体三通道RGB图像；引入NAS技术与跳跃连接，结合残差卷积模块，构建目标物体位姿检测模型；基于目标物体位姿检测模型，对预处理后的目标物体三通道RGB图像进行抓取位姿检测，得到机器人抓取位姿检测结果。本发明能够根据多样化物体的外部物理特性，自动调整神经网络的结构或参数，以提高目标物体位姿检测的准确性。本发明作为基于可解释性神经网络的机器人抓取位姿检测方法及系统，可广泛应用于机器人位姿检测技术领域。