机器人杆件位姿估计与抓夹

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杆件位姿检测与自主抓夹是爬杆机器人的一项基本技能,它能保证机器人离开地面后不掉落。结合图像和点云处理技术,提出一种基于RGB-D传感器的杆件识别与位姿估计方法。在彩色图像中根据杆件特征识别环境中的可抓夹杆件,并提取杆件的点云数据集,运用RANSAC算法估计杆件在相机坐标系下的位置和姿态;通过手眼转换关系,求取目标杆件在机器人基坐标系下的位姿。实验结果表明:杆件半径检测的平均误差为0.935 mm,杆件轴线向量检测误差小于2°,满足机器人的杆件抓夹要求。
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