【摘 要】
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协作机器人具有高精度、易部署、高自由度等优点,被认为是工业自动化向民用领域拓展的重要研究方向。但由于机器人工具端运行在三维空间中,在部署相关任务时,无论通过示教器调试还是使用推拽录制运行轨迹,执行一套复杂动作对于每位使用者来说都是巨大的挑战。而采用孪生网络提取深度特征的方法对目标进行跟踪由于其较好的跟踪精度和实时处理速度,有望解决这一难题。首先,本文介绍了工业机器人和协作机器人的发展历史,分析机器
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协作机器人具有高精度、易部署、高自由度等优点,被认为是工业自动化向民用领域拓展的重要研究方向。但由于机器人工具端运行在三维空间中,在部署相关任务时,无论通过示教器调试还是使用推拽录制运行轨迹,执行一套复杂动作对于每位使用者来说都是巨大的挑战。而采用孪生网络提取深度特征的方法对目标进行跟踪由于其较好的跟踪精度和实时处理速度,有望解决这一难题。首先,本文介绍了工业机器人和协作机器人的发展历史,分析机器人行业发展出协作机器人分支的具体原因,并提出在研究过程中发现的协作机器人在具体应用场景中的问题。然后,本文介绍了协作机器人的手眼标定,并提出了一种无锚的基于Rep VGG的孪生网络协作机器人目标跟踪算法。整个网络由孪生网络模块,分类回归模块和机器人执行模块组成。孪生网络模块使用改进的Rep VGG网络代替主流的Res Net作为骨干网络用于提取图片特征,在不损失精度的条件下提高整个网络的运行速度,降低了对硬件的要求,对专用深度学习芯片更加友好;分类回归模块中,引入中心度分支来提高跟踪框的中心点预测精度;机器人执行模块采用尺度惩罚和宽高比惩罚以平滑跟踪框,保证协作机器人的运行流畅。经过多方面对比试验表明,本方法在与协作机器人工作环境相近场景中具有较高的准确率,平均速率相比改进前提高了14FPS,实现了实时跟踪的效果。在La SOT数据集上与目前主流的孪生跟踪算法Siam FC相比,本方法在照明变化（IV）、部分遮挡（POC）、相机运动（CM）场景中目标追踪成功率分别提升60%、53%和64%。在记录精细动作轨迹,跟踪指定物体等协作机器人任务中,都大大减轻了部署人员的工作量。
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