當(dāng)前機(jī)器人為實(shí)現(xiàn)精細(xì)操作都搭載各種各樣的感知系統(tǒng)與外界環(huán)境進(jìn)行交互。若各感知系統(tǒng)之間相互獨(dú)立,將會(huì)忽略各模態(tài)感知系統(tǒng)之間的信息關(guān)聯(lián)性,導(dǎo)致信息利用不徹底,造成信息的浪費(fèi)。完成同一任務(wù),將會(huì)更加的復(fù)雜,最終降低了機(jī)器人的智能性。本文以ZED相機(jī)和薄膜壓力傳感器為中心分別搭建視覺(jué)感知系統(tǒng)和觸覺(jué)感知系統(tǒng)兩個(gè)子系統(tǒng),采用視-觸覺(jué)融合的理論,研究機(jī)器人抓取任務(wù)中的柔性體抓取問(wèn)題和抓取狀態(tài)的滑覺(jué)檢測(cè)問(wèn)題。在柔性體抓取方面,視覺(jué)感知系統(tǒng)和觸覺(jué)感知系統(tǒng)之間采用串行操作。首先視覺(jué)感知系統(tǒng)將使用MATLAB標(biāo)定工具箱進(jìn)行雙目相機(jī)的標(biāo)定和機(jī)械臂標(biāo)定。標(biāo)定完成后,不采用傳統(tǒng)的SIFT算法和早期的深度學(xué)習(xí)算法,而是使用檢測(cè)效率更高的YOLOv3算法對(duì)ZED相機(jī)內(nèi)置的目標(biāo)檢測(cè)模塊進(jìn)行開(kāi)發(fā),并結(jié)合ZED相機(jī)的深度信息處理模塊進(jìn)行目標(biāo)的三維坐標(biāo)解算,完成ZED相機(jī)的二次開(kāi)發(fā)。得到物體的坐標(biāo)后,觸覺(jué)感知系統(tǒng)將調(diào)用預(yù)采集的觸覺(jué)信息庫(kù),輸出合適的握力,控制機(jī)械爪進(jìn)行抓握。在滑覺(jué)檢測(cè)方面,視覺(jué)感知系統(tǒng)和觸覺(jué)感知系統(tǒng)之間采用并行操作。抓取過(guò)程與基于視-觸覺(jué)的柔性體抓取過(guò)程一致。在滑覺(jué)檢測(cè)部分,不單獨(dú)依靠某一系統(tǒng)進(jìn)行判斷,而是綜... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院大學(xué)人工智能學(xué)院)北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：94 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２機(jī)械臂開(kāi)門(mén)動(dòng)作實(shí)驗(yàn)示意圖Ｍ??

面向機(jī)器人抓取任務(wù)的視－觸覺(jué)感知融合系統(tǒng)研宄??圖１．３瑞典皇家理工學(xué)院機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)丨蚓??Ｆｉｇｕｒｅ?１．３?Ｔｈｅ?ｒｏｂｏｔ?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｏｆ?Ｒｏｙａｌ?Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ?ｏｆ?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?，４４Ｊ??２０１４年，Ｇｕｌｅｒ等人通過(guò)視－觸覺(jué)研究容器內(nèi)部乘裝物體的類(lèi)別（米、水），??通過(guò)觸覺(jué)傳感器獲取的觸覺(jué)信息和相機(jī)觀察到的視覺(jué)信息聯(lián)合判定物體類(lèi)別。由??于需要事先建立物體３Ｄ模型，實(shí)際應(yīng)用有限１４５］。??２０１５年，Ｓｔｅｉｎｂａｃｈ等人利用視覺(jué)傳感器和觸覺(jué)傳感器聯(lián)合設(shè)計(jì)了一種圖像??－觸覺(jué)傳感器，主要是利用可變性材料的變形特點(diǎn)，由視覺(jué)測(cè)量變形材料的形變??來(lái)估計(jì)力的大小［４６］。??２０１７年，福州大學(xué)的盧丹靈在研究機(jī)械臂抓取問(wèn)題時(shí)，通過(guò)背景相減的方??法來(lái)給出目標(biāo)的三維坐標(biāo)，并使用Ｓｏｂｅｌ算子對(duì)物體邊緣進(jìn)行方向估計(jì)，最終得??出機(jī)械臂抓取的主要方位信息。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中通過(guò)設(shè)定電機(jī)力矩的閾值來(lái)判定抓取??狀態(tài)［４７］。??２０１７年，Ｊ?Ｇｕｏ等人研制出一種視－觸覺(jué)融合的機(jī)械手套，該手套使用主成??分分析（ＰＣＡ）算法建立手傳感器分布模型。該手套結(jié)合視覺(jué)輔助和分布在拇指、??食指和中指的三個(gè)傳感器可以有效地估計(jì)抓取動(dòng)作。通過(guò)自適應(yīng)壓力閾值對(duì)物體??進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于觸覺(jué)和視覺(jué)傳感器融合方法分類(lèi)的準(zhǔn)確率達(dá)到??９４％，比兩個(gè)感知系統(tǒng)單獨(dú)使用識(shí)別率提高１．６－１．７倍［４８】。??２０１８年，ＳＬｕｏ等人提出了一種基于觸覺(jué)和視覺(jué)的織物紋理識(shí)別算法一一深??度最大協(xié)方差分析。該算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)攝像機(jī)圖像和觸覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。??為降低特征的維度和冗余性

第１章緒論??Ｊ視－觸覺(jué)柔性體抓＇??Ｍ?取實(shí)驗(yàn)???＇ｉ?（?１?（?１?＾＾??國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展視－觸覺(jué)技術(shù)分析—深度學(xué)習(xí)算法選擇＆??１?■??１?Ｌ視－觸覺(jué)滑覺(jué)檢測(cè)??視覺(jué)技術(shù)分析?ｆ觸覺(jué)技術(shù)分析??＾??／?ｖ??／?????????ＺＥＤ相機(jī)ｊ?［薄膜壓力傳感器Ｙ??圖１．４論文組織結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１．４?Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐａｐｅｒ??本文第一章是緒論部分，首先介紹了視－觸覺(jué)融合感知系統(tǒng)的研宄背景和意??義，然后分別對(duì)視覺(jué)感知系統(tǒng)、觸覺(jué)感知系統(tǒng)、視－觸融合感知系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研宄??現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹。本課題使用視－觸覺(jué)融合感知的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)單一的視覺(jué)感知??系統(tǒng)和觸覺(jué)感知系統(tǒng)進(jìn)行抓取任務(wù)。??本文第二章將介紹視－觸覺(jué)感知系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)分析，主要介紹使用ＺＥＤ相??機(jī)和薄膜壓力傳感器搭建視－觸覺(jué)感知融合系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)原理。ＺＥＤ相機(jī)是視??覺(jué)感知系統(tǒng)獲取圖像信息的重要媒介，通過(guò)對(duì)ＺＥＤ相機(jī)的成像原理、等進(jìn)行分??析，可以對(duì)整個(gè)視覺(jué)感知系統(tǒng)進(jìn)行三維坐標(biāo)檢測(cè)的過(guò)程有著清晰的把控。薄膜壓??力傳感器是觸覺(jué)感知系統(tǒng)進(jìn)行觸覺(jué)測(cè)量的重要元器件，觸覺(jué)感知系統(tǒng)平臺(tái)是根據(jù)??薄膜壓力傳感器的壓力與電流變化的原理搭建。??本文第三章介紹視覺(jué)感知系統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法的選擇，包括自建數(shù)據(jù)集的類(lèi)型??選擇與創(chuàng)建、深度學(xué)習(xí)算法的對(duì)比選擇，以及應(yīng)用選擇好的算法對(duì)ＺＥＤ相機(jī)進(jìn)??行二次開(kāi)發(fā)的流程。通過(guò)對(duì)比?ＹＯＬＯ?（Ｙｏｕ?Ｏｎｌｙ?Ｌｏｏｋ?Ｏｎｃｅ）、ＳＳＤ?（Ｓｉｎｇｌｅ?Ｓｈｏｔ??ＭｕｌｔｉＢｏｘ?Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）、Ｙ０Ｌ０ｖ３算法可以發(fā)現(xiàn)Ｙ０Ｌ０

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3362144