發(fā)布時間：2021-08-28 15:26

　　機器人自主抓取技術是智能機器人研究領域的一個熱點,隨著機器人技術的發(fā)展,人們對機器人自主抓取的要求越來越高。然而現(xiàn)今大部分機器人的抓取規(guī)劃都是圍繞2D或者2.5D輸入信息進行決策的,而且大部分機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的機器人柔性手爪六自由度抓取規(guī)劃算法。為了在抓取規(guī)劃時充分利用物體的3D信息,本文決定使用三維卷積神經網絡的形式構建機器人抓取規(guī)劃器,本文先建立了機器人柔性手爪六自由度抓取模型,即一個包含抓取概率、抓取點、抓取方向、手腕旋轉角度的抓取概率地圖。本課題在真實環(huán)境下采集信息,經過三維數(shù)據(jù)格式轉換、點云濾波、點云分割、體素化點云數(shù)據(jù)等一系列操作制作了本課題的抓取數(shù)據(jù)集。本文搭建了機器人柔性手爪抓取規(guī)劃用的三維卷積神經網絡,這個網絡是一個兩級結構的神經網絡,實現(xiàn)輸入待抓取物體的3D信息,輸出相應的抓取預測以待給計算機進行機械臂運動規(guī)劃的計算。最后本文完成了柔性手爪機器人自主抓取技術的驗證實驗。針對本課題的抓取規(guī)劃算法、六自由度機械臂的軌跡規(guī)劃算法、以及各部分之間的通訊程序等進行了驗證,驗證了所有算法的可行性,實驗結果顯示本課題的機器人柔性手爪抓取算... 

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

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

多邊形物體帶摩

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-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的球體的半徑作為抓取質量評價指標，通過改進的遺傳算法來對整個形狀進行全面的全局搜索，尋找最佳抓取位置。為了保證這個方法對復雜形狀的適應性，把物體分成一個個網格。圖1-2改進的遺傳算法優(yōu)化3D物體力封閉抓取德國宇航中心Ch.Borst等人針對力螺旋空間不均勻的問題提出選擇合適的任務螺旋空間的方法[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,再計算它的凸包，然后將橢圓和GWS進行線性轉換，作者給了一個很好的基于物體螺旋空間OWS的通用任務螺旋空間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

試在每張圖像中識別出一些點，這些點對應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稀疏的點集可以獲得一個嘗試抓取的三維位置，這與標準的密集立體視覺形成了對比，后者試圖對圖像中的每一個點進行三角剖分(通常無法返回一個好的三維模型)。他們利用合成圖像作為訓練集，經過監(jiān)督學習來訓練從圖像中識別抓取位置的算法。他們還在兩個機器人操作平臺（一個是五自由度機械臂，另一個是七自由度機械臂）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等人提出的機器人抓取規(guī)劃算法示意圖Saxena隨后又提出一種新的機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。他們考慮到在真實環(huán)境中機器人通

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種基于深度學習的機械臂抓取方法[J]. 杜學丹,蔡瑩皓,魯濤,王碩,閆哲.  機器人. 2017(06)
[2]一種基于蜂巢氣動網絡的軟體夾持器抓取策略研究[J]. 王寧揚,孫昊,姜皓,陳小平,張昊翀.  機器人. 2016(03)
[3]機器人技術研究進展[J]. 譚民,王碩.  自動化學報. 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.  機械工程學報. 2010(23)

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

碩士論文
[1]基于RGB-D視覺識別的機器人抓取規(guī)劃研究[D]. 曹文武.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[2]慣性策動力驅動的軟體球形機器人多模式運動研究[D]. 陳邦祥.哈爾濱工業(yè)大學 2016



本文編號：3368769