【摘 要】
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机械臂具有高效率和性价比高的特点,在智能家居中得到了广泛的使用,如服务型的机械臂等。但目前多数机械臂只能在环境一定的情况下,按照既定的轨迹进行移动和目标的抓取动作,当环境、目标位置和抓取对象发生变化时,需要重新设计程序,适应灵活性差。因此如何正确识别和有效抓取未知的目标是机械臂广泛应用的瓶颈。为实现机械臂的智能控制与实时抓取,本文将机器视觉、移动导航平台、和机械臂控制相融合,搭建了基于ROS平台的
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机械臂具有高效率和性价比高的特点,在智能家居中得到了广泛的使用,如服务型的机械臂等。但目前多数机械臂只能在环境一定的情况下,按照既定的轨迹进行移动和目标的抓取动作,当环境、目标位置和抓取对象发生变化时,需要重新设计程序,适应灵活性差。因此如何正确识别和有效抓取未知的目标是机械臂广泛应用的瓶颈。为实现机械臂的智能控制与实时抓取,本文将机器视觉、移动导航平台、和机械臂控制相融合,搭建了基于ROS平台的移动机械臂,通过模拟现实场景,对室内空间中的规则对象进行了辨识和捕捉,并在室内进行了规则对象的识别和定位,并进行了抓取试验。本文主要工作如下:（1）移动机械臂系统构建。以Phantom X＿ARM机械臂为研究对象,以Turtlebot2移动机器人为研究平台,选取RPLIDAR激光雷达和PRO LIVE深度相机构建传感系统,设计系统的硬件及软件。（2）移动机械臂的地图构建以及自主导航。通过激光雷达传感器感知环境,使用Gmappimg算法对数据进行处理,完成地图的构建,对于移动机械臂自身的导航能力则通过A*算法和AMCL算法完成。结果测试中的误差保持在了10厘米之内,证明了算法采用的正确性以及设计的可行性。（3）移动机械臂的目标测试。采用了物体检测算法实现准确识别目标物块,在获得实时环境图像信息之后,完成ROS与Tensor Flow通信,并且运用了Faster R-CNN Res Net系列中的4种算法来对目标物体进行检测。多次实验结果得出Faster R-CNN Res Net50算法的目标检测准确率达到88.29%,m AP值为0.7798,平均检测时间为0.19s。（4）移动机械臂的目标抓取。通过Movelt平台配置Phantom X＿ARM机械臂,进行机械臂目标抓取实验,抓取目标成功率达85%以上。
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