基于视觉的三指机械手抓取研究与应用

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目前融合机器视觉的机械手抓取已经成为智能机器人领域的一个主要的研究方向,其关键技术在国民经济多个领域具有广泛的应用。在工业制造领域,机械手可以用来抓取并进行加工工件;在智慧农业领域,机械手可用来进行果实的智能采摘;在物流行业领域,机械手可用来抓取货物自动分拣,这些过程都离不开作为机器人“眼睛”的视觉系统来控制机器人完成任务,由此可见,研究基于视觉的机械手抓取方法具有重要的应用价值。在结构化场景中,研究者普遍采用基于物体特征的模板匹配算法对抓取物体进行目标检测,其优点是算法简单易于复现,在识别少量特定物体的情景中具有较高的准确率。相比于结构化场景,生活场景具有物体种类繁多、形状各异、大小不一等诸多不确定性,使用传统的模板匹配算法无法有效的解决生活场景中多类别多数量的抓取目标检测问题。为此,本文将目标检测技术中的深度学习目标检测应用于三指机械手的抓取中,对生活场景的抓取目标进行有效的信息提取,依据视觉信息完成机械手的抓取检测与执行动作。首先,本文选取8类形状大小各异的物体,采用多项数据增强操作构建了本实验的生活常见物体数据集;通过分析深度学习目标检测各项算法的特点,选用检测率高实时性强的YOLO算法进行多目标物体的检测。针对YOLOv4网络在识别远端小目标和被遮挡物体时模型表现不佳的问题,本文提出YOLOv4网络多尺度改进策略,增加小尺度检测层的方式加强对小目标的识别,同时提出一种模拟遮挡情景的数据扩充操作,对原始数据集进行数据增强,有效提高了目标检测的平均准确率。随后,结合机械手功能的多项结构特征与生活物体的抓取对象特点,选定本实验机械手为BH-8三指机械手;通过质心法得到物体中心点深度值Z,根据三维坐标计算抓取物体的姿态与抓取点位,实现三手指抓取点位检测;分析三指机械手的两种抓取方式,探究指尖捏取和包络抓取动作对目标抓取稳定性与精确性的影响,最终选定稳定性更强的包络抓取作为实验抓取动作。最后,本文在COPPELIASIM机器人虚拟仿真平台进行实验,机器人通过深度相机获取图像,控制机械手对目标对象执行包络抓取动作,最终完成抓取。通过无遮挡情景下的抓取实验,验证本文方案在多数量多类别生活物品的检测和抓取能力的可行性;通过具备遮挡关系的抓取实验,研究本文方案在遮挡情景下是否能够有效识别并抓取被遮挡物体。相比于原始网络,本文提出的改进后YOLOv4网络在检测场景中的小目标和遮挡物体时具有更好的稳定性和鲁棒性,识别与定位效果更加精准,降低了因为误检漏检导致抓取失败的概率,以较高的抓取成功率完成了基于视觉的机械手抓取实验。
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