【摘 要】
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随着机器人技术和人工智能技术的快速发展,服务机器人被广泛应用于辅助医疗、家庭服务、智慧工厂等诸多领域,极大的扩展了机器人的应用范围和应用前景。其中,机器人的抓取操作是服务机器人与复杂外界环境交互的主要方式。传统基于深度学习的物体识别抓取方法依赖大量数据样本和时间的训练,而服务机器人通常面对的是未知物体,很难获取目标物体的大量数据样本。针对上述问题,本文对少量样本学习的机器人抓取问题展开研究,并搭建
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随着机器人技术和人工智能技术的快速发展,服务机器人被广泛应用于辅助医疗、家庭服务、智慧工厂等诸多领域,极大的扩展了机器人的应用范围和应用前景。其中,机器人的抓取操作是服务机器人与复杂外界环境交互的主要方式。传统基于深度学习的物体识别抓取方法依赖大量数据样本和时间的训练,而服务机器人通常面对的是未知物体,很难获取目标物体的大量数据样本。针对上述问题,本文对少量样本学习的机器人抓取问题展开研究,并搭建机器人抓取的仿真与实验平台,验证所提算法的有效性。本文在机器人基于视觉识别抓取的基础上,提出了基于元学习的快速识别抓取方法。采用深度视觉传感器作为机器人主要感知工具,构建机器人与视觉传感器的手眼标定系统,利用少量样本信息训练物体识别模型,在物体识别的基础上,探求未知模型物体的最优抓取区域,最后结合触觉感知对未知物体进行抓取。主要研究成果如下:(1)机器人与视觉传感器的手眼标定系统建立是实现机器人抓取操作的基础。通过搭载在机器人外部的Kinect视觉传感器,利用Aruco Marker标签完成机器人与视觉传感器的手眼标定,为后续机器人的识别抓取奠定基础。(2)利用MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)算法对小样本物体进行分类识别,分别在Omniglot和Mini Image Net两个数据集上进行训练。在此基础上,通过添加记忆惩罚项的方式对MAML算法进行优化,对比不同方式下的识别准确度。(3)构建小样本物体识别与物体抓取位姿检测的两步级联系统,在完成小样本物体识别的基础上,将识别后的图像传送到基于深度学习的抓取位姿检测网络,最终得到目标物体的最优抓取位姿。(4)在获取最优抓取位姿基础上,进一步根据机器人手指电流变化,设计了抓取力感知模块,实现了机器人在面对不同目标物体时的抓取位姿与力的动态调整。
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