【摘 要】
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随着科技的进步和人工智能的发展,机器人领域出现了各种功能的机器人,给我们的生产生活带来了很大的便利。机械手是一种使用很广泛的机器人,不仅有较强的灵活性,而且易于操控。本文主要研究在室内环境下,使用多爪机械手成功抓起形状不规则的目标物体。研究内容包括机器人移动平台的建图与自主导航、检测不规则物体和多爪机械手抓取不规则物体等技术。论文基于对机械手抓取以及机器人建图导航的研究,分析了实验环境和实验的基本
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随着科技的进步和人工智能的发展,机器人领域出现了各种功能的机器人,给我们的生产生活带来了很大的便利。机械手是一种使用很广泛的机器人,不仅有较强的灵活性,而且易于操控。本文主要研究在室内环境下,使用多爪机械手成功抓起形状不规则的目标物体。研究内容包括机器人移动平台的建图与自主导航、检测不规则物体和多爪机械手抓取不规则物体等技术。论文基于对机械手抓取以及机器人建图导航的研究,分析了实验环境和实验的基本要求,选择在Turtlebot2.0机器人移动平台上搭建激光雷达和Xtion Pro Live相机,用这一套装置来完成感知环境和检测不规则物体的任务。使用uHand2.0多爪机械手与PC机之间通过VNC连接,可以通过PC机对多爪机械手进行操控,进而控制多爪机械手抓取不规则物体。研究分析了机器人操作系统ROS的原理和架构,建立Turtlebot2.0机器人移动平台与ROS之间的通信,实现了ROS对机器人移动平台的操控。对ROS中的建图和导航功能包进行分析,在ROS系统中实现了Gmapping SLAM算法包,完成了机器人移动平台对室内环境的建图。通过调用ROS系统中的Navigation导航包完成了机器人移动平台的导航实验,并且实验误差在12cm以内。研究了深度学习、卷积神经网络和基于深度学习的目标检测算法,通过对比算法之间的性能和速度,选择Faster R-CNN作为目标检测算法。在TensorFlow中实现卷积神经网络,并使用Faster R-CNN系列算法对不规则物体进行检测实验。通过对不规则物体抓取位置的研究,使用抓取位置检测算法找到不规则物体的抓取点。最后,通过VNC建立PC与多爪机械手之间的连接,控制多爪机械手每个手指的具体动作完成对不规则物体的抓取。多次实验均可以成功抓取不规则物体,实验成功率达到了百分百,完成了多爪机械手抓取不规则物体这一任务。
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