基于非结构基本组成分析的自主抓取方法

作者：刘汉伟; 曹雏清^*; 王永娟

来源：机器人, 2019, 41(05): 583-590.

DOI：10.13973/j.cnki.robot.180762

• 非规则物体
• 形状基元
• 网格分割
• 抓取训练

针对现实生活中的非结构化抓取环境,提出一种基于非规则物体基本形体组成的自主抓取方法.机器人自主抓取的关键不仅仅在于对物体类型的识别,更大一部分在于对物体形状(例如形状基元的组成)判断后的良好抓取.将不规则的复杂物体简化为一些简单物体的组合,利用基于特征点和核心提取的网格分割(MFC)算法将被抓取物体3D数据点分割为主体和分支部分,依据最优拟合算法将各部分拟合为球体、椭球体、圆柱体、平行六面体中的一种,并依据简化结果对抓取位姿进行约束,再对简化后物体进行抓取训练,获取最优抓取框,从而实现对未知物体的自主抓取.本文方法最终在Baxter机器人上实现了93.3%的抓取准确率.实验结果表明,该方法可应用于不同形状、不同位姿的未知非规则物体,鲁棒性较强.

• 单位
  南京理工大学; 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司