近年來電子商務迅速發(fā)展,倉儲物流對貨物智能分揀的需求與日俱增。將視覺算法與機器人操作結合,可以大幅提高機器人分揀的智能程度。本文基于機器人手眼系統(tǒng),圍繞貨物智能分揀中的物體識別與位姿估計問題,對相關視覺算法與機器人應用展開研究。具體內(nèi)容包括以下四方面:（1）基于完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,對RGB-D相機彩色圖進行語義分割,實現(xiàn)圖像中物體的逐像素分類。訓練過程中,利用機器人系統(tǒng),構造幀差法簡化樣本標注,降低人工標注工作量。與傳統(tǒng)模板匹配算法的對比實驗表明,完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在計算效率與類別擴展性上更具優(yōu)勢。（2）在對RGB-D相機彩色圖語義分割的基礎上,利用點云配準算法,實現(xiàn)各個類別物體的位姿估計。點云配準分為粗配準與精配準。粗配準采用主成分分析法或點對特征投票法,精配準采用迭代最近點算法。本文介紹了主成分分析法點云配準的基本原理與實現(xiàn)細節(jié),分析了點對特征投票法在實際應用中的利弊與對策。實驗表明,相對于傳統(tǒng)模板匹配算法,點云配準算法對于隨機散亂擺放物體,位姿估計結果更加穩(wěn)定。另外,為了快捷方便地建立待識別物體的點云模型,本文基于經(jīng)典視覺里程計與視覺SLAM算法,設計了物體點云建�？蚣�,滿足了點云配... 

【文章來源】：上海交通大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

感知算法在機器人上的應用實例c)工業(yè)散亂零件分揀c)Industrialrandombinpicking

圖 1-2 日本 Mujin 公司的工業(yè)機器人視覺解決方案[40].1-2 Vision solution for industrial robots from the Mujin company, Japan，深圳的藍胖子機器人公司[42]專注于倉儲物流機器人應用隊曾參加 2015 年的亞馬遜挑戰(zhàn)賽，利用一臺 UR 機器人與 L規(guī)定的貨物取放任務。2016 年，藍胖子機器人公司還參加

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【參考文獻】：
碩士論文
[1]基于機器人手眼協(xié)調(diào)的三維零件位姿識別[D]. 葉超強.上海交通大學 2017
[2]基于ROS的交互型自主導航機器人平臺的設計與實現(xiàn)[D]. 佘元博.南京大學 2015



本文編號：3602758