【摘 要】
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随着科技和社会的发展,机器人逐渐走进柔性制造、医疗康复、仓储零售、农业采摘、家庭服务等应用领域。智能抓取是机器人实现智能化的关键技术之一,也是保障机器人适应复杂作业场景必须要解决的关键问题。但在复杂非结构化环境中,存在物体种类多样、位姿随机、物体间遮挡堆叠的情况,严重影响了机器人目标识别与抓取能力。本课题围绕多物体堆叠场景下目标检测识别和物体抓取位姿估计等技术进行了研究,实现了一种堆叠场景下机器人
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随着科技和社会的发展,机器人逐渐走进柔性制造、医疗康复、仓储零售、农业采摘、家庭服务等应用领域。智能抓取是机器人实现智能化的关键技术之一,也是保障机器人适应复杂作业场景必须要解决的关键问题。但在复杂非结构化环境中,存在物体种类多样、位姿随机、物体间遮挡堆叠的情况,严重影响了机器人目标识别与抓取能力。本课题围绕多物体堆叠场景下目标检测识别和物体抓取位姿估计等技术进行了研究,实现了一种堆叠场景下机器人多目标识别与抓取方法,并在堆叠场景下开展了机器人抓取实验。本文的主要研究工作如下:（1）构建了机器人抓取系统框架。针对机械臂与相机之间的手眼标定,运用奇异值分解方法,设计了一种以标定球为标定件的标定方法,实现了抓取系统的手眼标定。（2）研究基于深度学习的堆叠目标检测方法。设计了基于旋转矩形框改进的R-Yolov3堆叠目标检测网络,解决了利用Yolov3网络输出水平检测框时堆叠物体的边界表达模糊的问题,并在网络中引入了卷积注意力机制模型,使改进后形成的网络更适用于堆叠物体的定位和类别识别;构建了多类物体堆叠的数据集,并提出了一种模拟散乱物体堆叠数据增强方法。基于该数据集对网络进行训练,开展了堆叠场景下多目标检测定位和类别识别测试实验,检测精度达到了92.7%,验证了模型的有效性。（3）研究机器人抓取位姿估计方法。通过引入有向锚框机制,设计了一种基于Res Net-50网络的抓取位姿估计网络模型,对物体的抓取框参数直接回归预测。基于聚类算法的思想设置了有向锚框的超参数,并在训练过程中对抓取锚框的匹配策略进行了优化。利用康奈尔抓取数据集开展了网络模型的训练和测试实验,实验表明物体抓取位姿估计精度达到了97.3%。（4）搭建了机器人抓取系统实验平台,通过本文方法构建了抓取系统的软件算法部分。开展了多类物体堆叠情况下的物体识别抓取实验,验证了堆叠目标检测识别、抓取位姿估计的方法的有效性。实验结果显示,本文方法能够有效完成堆叠场景下多类物体的识别与抓取任务。本文提出的多物体堆叠场景下物体识别和抓取方法,能够有效的实现对堆叠物体的检测识别和位姿估计,对丰富机器人手眼协调抓取技术有一定的理论意义,在工业分拣、服务机器人等任务场景中有一定的应用价值。
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