【摘 要】
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针对现有抓取系统中双目视觉定位精度较差,易受环境影响,使得抓取的成功率较低,鲁棒性不强的现象,本文提出采用视觉、红外测距传感器、触觉传感器和编码器等多传感器数据融合
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,中科院深圳先进技术研究院集成所认知技术研究中心
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程重要方向项目（KGCXZ-YW-128）
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针对现有抓取系统中双目视觉定位精度较差,易受环境影响,使得抓取的成功率较低,鲁棒性不强的现象,本文提出采用视觉、红外测距传感器、触觉传感器和编码器等多传感器数据融合的方法,设计并实现了一种可靠的、鲁棒性强的、能自动调整抓取力的抓取系统.通过双目视觉辅以单目相机和红外测距传感器来精确定位,改善抓空情况;通过集成触觉传感器和编码器,对抓取过程中的力-位进行实时监测,减少目标物体破碎和滑落的现象,并通过实验证明了相对于单传感器,多传感器数据融合能大大改善抓取的成功率,提高系统的性能.
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