機(jī)器人智能抓取是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能化的重要一環(huán)。由于待抓取物品形狀、尺度的多樣性以及環(huán)境因素的影響,抓取任務(wù)很難用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)公式求解。以往的研究多是借助計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù),雖有一定的效果,但智能化程度還是較低。2012年后深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸崛起,因?yàn)槠淞己玫奶卣魈崛”憩F(xiàn)被應(yīng)用在了各個(gè)領(lǐng)域,如醫(yī)學(xué)圖像、自動駕駛、數(shù)據(jù)分析等,近年來國外學(xué)者開始將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到機(jī)器人抓取,并取得了一定的成果。深度學(xué)習(xí)要想取得良好的效果,需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練,雖然有學(xué)者指出預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)量要求小一些,但是對于機(jī)器人來說試驗(yàn)的數(shù)據(jù)量還是很大,密集的動作可能造成機(jī)器人故障,所以近年來也有學(xué)者開始嘗試在虛擬環(huán)境中執(zhí)行大量試驗(yàn)來收集數(shù)據(jù)。課題研究了相機(jī)標(biāo)定原理,并完成了機(jī)器人的手眼標(biāo)定。為了完成現(xiàn)場實(shí)驗(yàn),使用Kinect相機(jī)提供彩色圖和深度圖,在實(shí)驗(yàn)之前標(biāo)定了彩色攝像頭和紅外攝像頭以及兩者之間的相對位置關(guān)系。研究了兩種基于采樣的運(yùn)動規(guī)劃算法—PRM和RRT,用來指導(dǎo)后續(xù)的機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃。采用九點(diǎn)標(biāo)定法標(biāo)定了機(jī)械臂和Kinect的相對位置關(guān)系,結(jié)合深度圖可將彩色圖中的像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換到機(jī)器人基坐標(biāo)系下來指導(dǎo)機(jī)器人執(zhí)...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 項(xiàng)目研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀分析
    1.3 主要研究內(nèi)容
第2章 機(jī)器人抓取系統(tǒng)框架及手眼標(biāo)定
    2.1 系統(tǒng)整體框架
    2.2 相機(jī)原理介紹
        2.2.1 相機(jī)模型
        2.2.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
        2.2.3 相機(jī)標(biāo)定原理
        2.2.4 Kinect相機(jī)標(biāo)定
    2.3 基于采樣的機(jī)械臂運(yùn)動規(guī)劃
        2.3.1 PRM算法
        2.3.2 RRT算法
    2.4 機(jī)械臂手眼標(biāo)定
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于VREP的抓取仿真建模與樣例生成
    3.1 仿真環(huán)境框架
    3.2 仿真環(huán)境中的三個(gè)要素
        3.2.1 物體建模
        3.2.2 機(jī)械臂建模
        3.2.3 深度相機(jī)建模
    3.3 虛擬抓取數(shù)據(jù)收集框架
        3.3.1 基于深度圖的隨機(jī)抓取位姿生成方法
        3.3.2 模型抓取試驗(yàn)設(shè)計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)抓取位姿檢測
    4.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理
        4.1.1 感知機(jī)模型
        4.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.2 抓取目標(biāo)檢測
    4.3 抓取網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)介紹
    4.4 用于抓取位姿識別的網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)流程
    4.5 本章小結(jié)
第5章 機(jī)器人抓取驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        5.1.1 機(jī)械臂及機(jī)械爪簡介
        5.1.2 Kinect V2簡介
        5.1.3 現(xiàn)實(shí)場景的手眼標(biāo)定
    5.2 實(shí)驗(yàn)流程
    5.3 實(shí)驗(yàn)效果分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3767904