随着科学技术的进步,工业机器人的广泛应用给人类的生活带来了巨大的变化,它可以在恶劣或繁杂的工作中替代人类,帮助人们更高效的完成工作任务。在工厂环境中,最常见的操作便是识别-抓取-放置这样的过程了。为了实现这样反复的抓取过程,必须计算出目标物体的位置并得到机械手爪的抓取姿态,因此在实际的工业环境中,快速获取物体有效的抓取位置并进行抓取操作是机器人领域中一个重要挑战。针对现实生活中工业机器人的抓取规划问题,目的为得到任意姿态放置的目标物体上的一组抓取点,本文研究提出了一种基于3D点云及其几何特征的抓取点计算方法。通过分析物体的几何外形因素制定出了相应的抓取评估函数,并对其进行实验平台验证。主要研究内容如下:基于3D点云的抓取点计算方法的研究。本文使用单张3D点云图像计算场景中各未知物体的有效抓取点。该方法使用PCL点云库对场景中的物体进行分割,获取单个目标物体点云的几何外形属性,基于相机视角制定了两种抓取策略,同时,基于物体几何外形特征方面的考虑提出了影响物体抓取稳定性的六种因素,并归一化了抓取评估函数。实验结果表明,这种方法可用于未知物体抓取点的计算,并且计算速度较快。搭建了基于ROS的机器人抓取实验平台,并进行算法验证。首先完成了RealSense D435相机标定以及手眼标定。在Ubuntu环境下搭建ROS+MoveIt!的仿真实验环境,完成抓取接触点的位姿输出。最后基于计算得到的抓取点位姿实现了对未知物体抓取操作,并验证了机器人视觉抓取系统的可靠性与可操作性。