【摘 要】
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机器人抓取技术是机器人学的主要研究方向之一。当前成熟的机器人抓取技术大多只适应于场景布局固定的结构化环境。在面对物体特征繁多、位姿随意的非结构化场景时,抓取困难且实时性差。为了改善非结构化环境中机器人抓取的效率和精度,本文对机器人抓取的关键性技术进行研究,包括目标分类与定位技术、最优抓取点检测技术和视觉感知系统标定技术。具体内容如下:（1）为了解决目前区域建议检测模型耗时较多的问题,提出将YOLO
【基金项目】
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华中科技大学无锡研究院与上海电气2015年的合作项目“转子线圈直线铜排智能制造系统研发”；
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机器人抓取技术是机器人学的主要研究方向之一。当前成熟的机器人抓取技术大多只适应于场景布局固定的结构化环境。在面对物体特征繁多、位姿随意的非结构化场景时,抓取困难且实时性差。为了改善非结构化环境中机器人抓取的效率和精度,本文对机器人抓取的关键性技术进行研究,包括目标分类与定位技术、最优抓取点检测技术和视觉感知系统标定技术。具体内容如下:（1）为了解决目前区域建议检测模型耗时较多的问题,提出将YOLOv3算法用于抓取系统中,着重对比分析了YOLOv3算法与其他检测模型的性能差异。使用多标签和跨尺度融合的方式对物体进行特征提取和位置计算,实现物体分类和定位。最终实验表明该检测算法均值平均精度达0.92,平均检测速度为0.26s,与FRCN的172s相比,在保证高识别率的基础上提升了模型的实时性。（2）为解决端到端抓取检测的精度问题,提出了基于物体表面法线方向的抓取映射关系,并设计了一种新颖的结合自适应阈值分割和残差网络的抓取检测算法。基于法线的抓取映射关系用于将二维抓取参数唯一转换到三维空间,自适应阈值分割用于获取对象轮廓并生成所有的候选区域集合,基于残差网络的模型用于学习图像数据特征和抓取点映射关系,计算出最优抓取点位置。实验通过迁移学习的方式完成,结果表明,该算法检测速度达到0.29s,准确率为89.7%。（3）为解决视觉传感器镜头畸变的问题,在MATLABR2014a应用软件上使用张正友标定算法进行标定实验,获取单个相机的内部参数和外部参数,最后对两个相机进行联合标定,获得两相机之间的旋转关系和平移关系。实验表明最终所有误差均在0.25个像素内,标定可靠。（4）为验证上述算法在非结构化环境中的可行性,搭建V-REP的抓取硬件平台,融合目标检测、抓取检测、相机标定技术对物体进行分类和定位,针对得到的最优抓取点位置对机械臂进行轨迹规划,实现抓取操作。利用QT搭建操作控制界面分两组针对非结构化环境对目标识别算法和抓取检测算法进行可行性验证,实验结果显示单个物体抓取的正确率为96.7%,多目标抓取的正确率为94.9%,算法可行。
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