【摘 要】
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基于深度学习的机器人抓取算法可以准确控制机械臂抓取小型物体,但是由于末端执行器尺寸的限制,仅仅靠一个机械臂不能准确抓取大型物体,必须依赖双臂协同操作抓取大型物体,这就需要利用体感交互技术完成此任务。通过体感交互技术,人体控制机器人只能完成大型物体的操作任务,对于相对较小的物体,由于体感精度的限制,其抓取成功率不是很高。本文采取通过遥操作的形式体感控制机器人抓取大型物体,通过深度学习的抓取系统抓取小
【基金项目】
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“智能机器人”国家重点研发专项（项目编号:2017YBF1300304）；
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基于深度学习的机器人抓取算法可以准确控制机械臂抓取小型物体,但是由于末端执行器尺寸的限制,仅仅靠一个机械臂不能准确抓取大型物体,必须依赖双臂协同操作抓取大型物体,这就需要利用体感交互技术完成此任务。通过体感交互技术,人体控制机器人只能完成大型物体的操作任务,对于相对较小的物体,由于体感精度的限制,其抓取成功率不是很高。本文采取通过遥操作的形式体感控制机器人抓取大型物体,通过深度学习的抓取系统抓取小型物体。本文的主要研究内容如下:（1）利用Kinect深度相机、Baxter机器人、电脑、路由器在机器人操作系统ROS下搭建完整的体感交互系统框架。通过Kinect获取人体的骨架信息,基于主题的通信方式,选择UDPROS协议将关节数据传送到电脑端,并设计一种混合滤波器对关节数据进行平滑处理,消除关节抖动现象。（2）利用机器人运动学D-H方法对机械臂和人体手臂进行建模分析,提出一种基于空间向量法计算出人体关节角度,并采取运动范围最大化策略进行角度映射,实现人机双臂运动传递,进行体感跟随实验验证系统的有效性。（3）建立基于深度学习的目标抓取系统。在Darknet深度学习框架下,采用YOLOv3的预训练模型在自己的数据样本中训练网络,分别在现实环境和虚拟环境中采集样本并通过LabelImg标注数据集,增强网络的学习能力,最终获取精度较高的YOLOv3目标检测网络模型。此网络模型可以准确获取目标物体的边界框位置信息,对虚拟Kinect进行建模分析,得到物体的三维坐标信息,通过机器人逆运动学求解关节角度,机械臂便可以执行抓取动作。（4）在虚拟环境下搭建完整的实验平台并进行抓取实验。通过体感交互系统,人体控制机器人双臂协同抓取尺寸较大的物体。通过深度学习的目标抓取系统,机械臂末端执行器准确抓取尺寸较小的物体。
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