反恐排爆机器人机械臂自主抓取的研究,结合了图像识别与人机交互技术,主要应用于反恐排爆等特种领域,对提高机器人环境适应性有着重要意义。本论文针对现有机器人物体识别方式存在的不足,主要是通过人眼识别或者远程传输视频数据,以及机械臂远程操作,造成耗时长,操作冗余的缺点,提出以六自由度旋转机械臂为研究对象,选择基于ROS系统进行机械臂自主抓取的研究,并进行人机交互实验研究。首先,确定反恐防爆机器人总体方案设计,分别从整体样机、控制系统、机械臂运动学三个方面介绍。其中,整体样机具有移动机构、排爆臂、防爆罐等部分,实现反恐排爆特定功能。控制系统主要包括电机驱动、红外摄像头云台、工控机、传感器以及机械臂模块五部分组成,实现整机上电、通信、抓取等功能。分析排爆臂运动学,建立D-H坐标系和确定各连杆参数,得出机械臂运动学方程,采用三次和五次插值方法进行轨迹规划并对比曲线光滑程度,确定最优抓取姿态并执行抓取任务。其次,对基于ROS机械臂仿真平台进行分析,将六自由度机械臂模型导入ROS系统中,根据机械臂的三种插补运动方式:直线、圆弧和自运动,完成六自由度机械臂的轨迹规划仿真。机械臂在仿真环境中完成多点连续运动、多点避障运动、自主抓取与放置物体等运动过程,仿真结果满足预期,证明其仿真环境、参数设置、轨迹规划程序正确。随后,通过对机械臂图像识别的理论分析,分别进行了基于机器视觉的物体识别技术的应用、基于二维码方式的图像识别技术的物体抓取和基于ORK图像识别技术的物体抓取研究分析,确定出机械臂抓取物体最优的ORK图像识别技术抓取方式,实现各个角度采取数据,完成物体的识别。最后,搭建了机械臂自主抓取实验平台,主要包括电子模块的选型、制作PCB板、人机交互实验三部分。其中,电子模块选型和PCB板制作,是基于ROS系统与Arduino Uno的通讯,完成相机坐标系空间位置到机械臂坐标系下的转换,为实验提供了硬件设施。危险物爆炸物,采用快速成型方法打印其实物模型,利用基于ROS环境下通过ORK三维识别技术对其进行识别。人机交互联合仿真实验,上位机获取机械臂各关节的变换数据,分析其越障爬坡情况,实现物体自主抓取功能。