基于高斯过程的机器人自适应抓取策略

发布时间：2018-05-20 22:38

  本文选题：高斯过程 + 自适应抓取　； 参考：《北京航空航天大学学报》2017年09期

【摘要】：在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。
[Abstract]:The position and pose of the target object often change when the robot grabs. In order to make the robot adapt to the change of position and pose of the object during the process of motion, a robot adaptive capture strategy based on Gao Si process is proposed. In this method, the mapping from observation space to joint space is established, so that the robot can learn from the sample, and the calibration of the robot vision system and the inverse kinematics solution are eliminated. First, drag the robot to grab the object, record the observation variable and the joint angle of the robot; then, use the recorded samples to train the Gao Si process model to realize the correlation between the observation variable and the joint angle. When the new observation variables are obtained, the joint angle of the robot is obtained by the trained Gao Si process model. After training, the UR3 robot grabs the object successfully.
【作者单位】： 北京航空航天大学机械工程及自动化学院;
【基金】：国家“863”计划(2014AA041601) 北京市科技计划(D161100003116002)~~
【分类号】：TP242

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本文编号：1916566