機(jī)器人自主抓取技術(shù)是智能機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn),隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)機(jī)器人自主抓取的要求越來越高。然而現(xiàn)今大部分機(jī)器人的抓取規(guī)劃都是圍繞2D或者2.5D輸入信息進(jìn)行決策的,而且大部分機(jī)器人抓取使用的是剛性手爪。因此本文提出了一套泛化能力較強(qiáng)的機(jī)器人柔性手爪六自由度抓取規(guī)劃算法。為了在抓取規(guī)劃時(shí)充分利用物體的3D信息,本文決定使用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式構(gòu)建機(jī)器人抓取規(guī)劃器,本文先建立了機(jī)器人柔性手爪六自由度抓取模型,即一個(gè)包含抓取概率、抓取點(diǎn)、抓取方向、手腕旋轉(zhuǎn)角度的抓取概率地圖。本課題在真實(shí)環(huán)境下采集信息,經(jīng)過三維數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云分割、體素化點(diǎn)云數(shù)據(jù)等一系列操作制作了本課題的抓取數(shù)據(jù)集。本文搭建了機(jī)器人柔性手爪抓取規(guī)劃用的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)兩級(jí)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)輸入待抓取物體的3D信息,輸出相應(yīng)的抓取預(yù)測以待給計(jì)算機(jī)進(jìn)行機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的計(jì)算。最后本文完成了柔性手爪機(jī)器人自主抓取技術(shù)的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。針對(duì)本課題的抓取規(guī)劃算法、六自由度機(jī)械臂的軌跡規(guī)劃算法、以及各部分之間的通訊程序等進(jìn)行了驗(yàn)證,驗(yàn)證了所有算法的可行性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本課題的機(jī)器人柔性手爪抓取算... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

多邊形物體帶摩

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-3-印度英迪拉·甘地原子研究中心V.Rakesh等人提出一種使用改進(jìn)遺傳算法來優(yōu)化3D物體的力封閉抓取的策略[17]。如圖1-2所示，他們也是把初始接觸力在力螺旋空間凸包包含的最大的中心位于原點(diǎn)的球體的半徑作為抓取質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過改進(jìn)的遺傳算法來對(duì)整個(gè)形狀進(jìn)行全面的全局搜索，尋找最佳抓取位置。為了保證這個(gè)方法對(duì)復(fù)雜形狀的適應(yīng)性，把物體分成一個(gè)個(gè)網(wǎng)格。圖1-2改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化3D物體力封閉抓取德國宇航中心Ch.Borst等人針對(duì)力螺旋空間不均勻的問題提出選擇合適的任務(wù)螺旋空間的方法[18]，如圖1-3所示，用橢球體近似物體螺旋空間OWS，首先抽樣OWS,再計(jì)算它的凸包，然后將橢圓和GWS進(jìn)行線性轉(zhuǎn)換，作者給了一個(gè)很好的基于物體螺旋空間OWS的通用任務(wù)螺旋空間TWS的描述，作者的方法有利于抓取長而薄的物體。圖1-3Ch.Borst等人提出的規(guī)劃算法

試在每張圖像中識(shí)別出一些點(diǎn)，這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)于可以抓住該物體的良好的位置。然后通過利用三角形原理處理這個(gè)稀疏的點(diǎn)集可以獲得一個(gè)嘗試抓取的三維位置，這與標(biāo)準(zhǔn)的密集立體視覺形成了對(duì)比，后者試圖對(duì)圖像中的每一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行三角剖分(通常無法返回一個(gè)好的三維模型)。他們利用合成圖像作為訓(xùn)練集，經(jīng)過監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練從圖像中識(shí)別抓取位置的算法。他們還在兩個(gè)機(jī)器人操作平臺(tái)（一個(gè)是五自由度機(jī)械臂，另一個(gè)是七自由度機(jī)械臂）上演示了這種方法，算法成功地抓住了諸如盤子、水壺、鑰匙等各種各樣的物體。圖1-4Saxena等人提出的機(jī)器人抓取規(guī)劃算法示意圖Saxena隨后又提出一種新的機(jī)器人抓取物體的方法[25]，他們考慮如何在雜亂環(huán)境中抓取未曾看過的物體的問題。他們考慮到在真實(shí)環(huán)境中機(jī)器人通

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械臂抓取方法[J]. 杜學(xué)丹,蔡瑩皓,魯濤,王碩,閆哲.  機(jī)器人. 2017(06)
[2]一種基于蜂巢氣動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的軟體夾持器抓取策略研究[J]. 王寧揚(yáng),孫昊,姜皓,陳小平,張昊翀.  機(jī)器人. 2016(03)
[3]機(jī)器人技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 譚民,王碩.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2013(07)
[4]多邊形物體帶摩擦抓取的最優(yōu)規(guī)劃算法[J]. 文雙全,吳鐵軍.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2010(23)

博士論文
[1]面向機(jī)器人操作的目標(biāo)檢測與抓取規(guī)劃研究[D]. 郭迪.清華大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于RGB-D視覺識(shí)別的機(jī)器人抓取規(guī)劃研究[D]. 曹文武.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]慣性策動(dòng)力驅(qū)動(dòng)的軟體球形機(jī)器人多模式運(yùn)動(dòng)研究[D]. 陳邦祥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016



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