基于卷积神经网络的柔性手爪机器人自主抓取技术研究

发布时间：2021-08-28 15:26

　　机器人自主抓取技术是智能机器人研究领域的一个热点,随着机器人技术的发展,人们对机器人自主抓取的要求越来越高。然而现今大部分机器人的抓取规划都是围绕2D或者2.5D输入信息进行决策的,而且大部分机器人抓取使用的是刚性手爪。因此本文提出了一套泛化能力较强的机器人柔性手爪六自由度抓取规划算法。为了在抓取规划时充分利用物体的3D信息,本文决定使用三维卷积神经网络的形式构建机器人抓取规划器,本文先建立了机器人柔性手爪六自由度抓取模型,即一个包含抓取概率、抓取点、抓取方向、手腕旋转角度的抓取概率地图。本课题在真实环境下采集信息,经过三维数据格式转换、点云滤波、点云分割、体素化点云数据等一系列操作制作了本课题的抓取数据集。本文搭建了机器人柔性手爪抓取规划用的三维卷积神经网络,这个网络是一个两级结构的神经网络,实现输入待抓取物体的3D信息,输出相应的抓取预测以待给计算机进行机械臂运动规划的计算。最后本文完成了柔性手爪机器人自主抓取技术的验证实验。针对本课题的抓取规划算法、六自由度机械臂的轨迹规划算法、以及各部分之间的通讯程序等进行了验证,验证了所有算法的可行性,实验结果显示本课题的机器人柔性手爪抓取算... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

多边形物体带摩

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-3-印度英迪拉·甘地原子研究中心V.Rakesh等人提出一种使用改进遗传算法来优化3D物体的力封闭抓取的策略[17]。如图1-2所示，他们也是把初始接触力在力螺旋空间凸包包含的最大的中心位于原点的球体的半径作为抓取质量评价指标，通过改进的遗传算法来对整个形状进行全面的全局搜索，寻找最佳抓取位置。为了保证这个方法对复杂形状的适应性，把物体分成一个个网格。图1-2改进的遗传算法优化3D物体力封闭抓取德国宇航中心Ch.Borst等人针对力螺旋空间不均匀的问题提出选择合适的任务螺旋空间的方法[18]，如图1-3所示，用椭球体近似物体螺旋空间OWS，首先抽样OWS,再计算它的凸包，然后将椭圆和GWS进行线性转换，作者给了一个很好的基于物体螺旋空间OWS的通用任务螺旋空间TWS的描述，作者的方法有利于抓取长而薄的物体。图1-3Ch.Borst等人提出的规划算法

试在每张图像中识别出一些点，这些点对应于可以抓住该物体的良好的位置。然后通过利用三角形原理处理这个稀疏的点集可以获得一个尝试抓取的三维位置，这与标准的密集立体视觉形成了对比，后者试图对图像中的每一个点进行三角剖分(通常无法返回一个好的三维模型)。他们利用合成图像作为训练集，经过监督学习来训练从图像中识别抓取位置的算法。他们还在两个机器人操作平台（一个是五自由度机械臂，另一个是七自由度机械臂）上演示了这种方法，算法成功地抓住了诸如盘子、水壶、钥匙等各种各样的物体。图1-4Saxena等人提出的机器人抓取规划算法示意图Saxena随后又提出一种新的机器人抓取物体的方法[25]，他们考虑如何在杂乱环境中抓取未曾看过的物体的问题。他们考虑到在真实环境中机器人通

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于深度学习的机械臂抓取方法[J]. 杜学丹,蔡莹皓,鲁涛,王硕,闫哲.  机器人. 2017(06)
[2]一种基于蜂巢气动网络的软体夹持器抓取策略研究[J]. 王宁扬,孙昊,姜皓,陈小平,张昊翀.  机器人. 2016(03)
[3]机器人技术研究进展[J]. 谭民,王硕.  自动化学报. 2013(07)
[4]多边形物体带摩擦抓取的最优规划算法[J]. 文双全,吴铁军.  机械工程学报. 2010(23)

博士论文
[1]面向机器人操作的目标检测与抓取规划研究[D]. 郭迪.清华大学 2016

硕士论文
[1]基于RGB-D视觉识别的机器人抓取规划研究[D]. 曹文武.哈尔滨工业大学 2018
[2]惯性策动力驱动的软体球形机器人多模式运动研究[D]. 陈邦祥.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3368769