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基于多源数据融合的未知物体抓取数据集构建与显著性预测研究
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能和机器人技术的飞速发展，机器人抓取技术在工业生产、物流仓储、医疗护理等众多领域展现出了巨大的应用潜力。在工业生产中，机器人能够精准地抓取零部件，实现高效的自动化装配，显著提高生产效率；物流仓储场景下，机器人可快速抓取货物进行搬运和存储，降低人力成本；医疗护理领域，机器人抓取技术有助于实现手术操作的精准辅助，提升医疗服务的质量。然而，面对复杂多变的现实环境和种类繁多的未知物体，机器人抓取技术仍面临诸多挑战。
对于机器人抓取技术而言，数据集构建和未知物体抓取显著性预测至关重要。高质量的数据集是机
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