【摘 要】
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机器人抓取是工业机器人在日常的生产作业中最基本的任务,在目前的工业机器人发展中,大部分的作业场景还处在离线示教,固定路径的预定性任务。这种任务只能是结构化以及单一化的场景,但是随着工作任务的不断升级,工业上对于动态生产场景的需求越来越大,智能化的机器人抓取显得尤为重要。本课题以智能抓取任务为需求,将任务中目标物标识别定位作为关键问题,利用深度传感器为机器人构造3D抓取环境,以深度学习为工具来提高机
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机器人抓取是工业机器人在日常的生产作业中最基本的任务,在目前的工业机器人发展中,大部分的作业场景还处在离线示教,固定路径的预定性任务。这种任务只能是结构化以及单一化的场景,但是随着工作任务的不断升级,工业上对于动态生产场景的需求越来越大,智能化的机器人抓取显得尤为重要。本课题以智能抓取任务为需求,将任务中目标物标识别定位作为关键问题,利用深度传感器为机器人构造3D抓取环境,以深度学习为工具来提高机器人的场景识别能力,旨在满足复杂场景下机器人智能抓取的需求。本文从机器人视觉系统出发,介绍了不同作业场景下,不同的视觉系统布置方法,并针对本课题的具体任务选用了眼在手外的视觉系统搭建方式,并且进行了视觉系统中相机的标定以及相机与机器人位置关系的标定。为提高机器人在复杂场景中对物体的辨识与定位能力,提出一种基于图像语义分割技术的物体位姿估计方法。主要包含物体识别和位姿估计两方面内容。在选择物体识别的方法时,本文借助深度学习中的全卷积神经网络,搭建了像素级别的分类,即语义分割。首先将RGBD传感器拍摄的RGB图像放入语义分割网络中,完成对图像的分割与物体的分类,然后将分割出来的目标物体与深度图配准,得到目标物体点云图,将点云图与模型库中的模型运用ICP(Iterative Closest Point)算法完成对物体的位姿估计。本课题所研究的视觉系统搭建方法、手眼标定算法、图像语义分割以及物体位姿估计等内容基本上涵盖了机器人抓取任务中视觉部分的所有关键性问题,不仅可以帮助机器人更加高效的完成智能抓取任务,而且对每一个小的领域也有一定的参考价值。
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