为了对高度危险辐射环境应急救援及探测,研发智能机器人代替人类进行危险作业,将工程人员从高危作业环境中解放出来,保障了人民群众生命安全。本课题研究机器人的自主抓取技术,完成对物体的识别、抓取、采样、操作等任务。针对目标物体的检测与识别,本文开展基于RGB-D传感器Kinect V2的视觉识别算法研究。利用机器人上搭载的RGB-D传感器获取环境的场景信息,以图像和点云的形式传输给机器人控制中枢。控制中枢基于计算机视觉库Open CV和点云库PCL完成图像处理和点云处理,以ORB算法和模板匹配进行目标识别,找到目标物体;以LM-ICP进行点云配准与位姿估计,算出放射源物体相对相机的位置和姿态。基于视觉识别获得的位姿信息,本文开展高维空间机械臂运动规划算法研究,解决高维空间规划问题的维度高、随机性高、无法兼顾最优性等问题。通过机器人建模和运动学分析,在有障碍环境下,完成LBT-RRT高维空间运动规划算法的设计编写以及验证实验。为了对视觉识别算法和机械臂运动规划算法进行验证,搭建ROS虚拟实验平台,并进行仿真控制与运动分析。利用虚拟RGB-D相机采集图像,完成ORB和模板匹配算法的目标识别。利用规划场景与碰撞检测,完成LBT-RRT高维空间运动规划算法验证实验。利用运动规划库Move It!和物理仿真环境Gazebo,完成机器人自主抓取目标物体的仿真实验。搭建机器人综合实验平台,验证机器人的抓取能力。首先,进行机器人与相机的手眼标定实验,确定RGB-D相机Kinect V2与机器人的关系;然后,进行目标识别和6D位姿估计实验,完成目标识别和位姿输出;进行LBT-RRT运动规划验证试验,保证抓取目标的顺利进行;最后,进行机器人抓取操作综合实验,完成对多个不同形状大小物体的抓取。