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摘要
在日常实践中存在大量人与人之间的多样性物体递送需求，这可以依靠协作机器人来完成这些简单、耗时又耗力的任务.为此，针对人-机协同递送过程中无法精确识别物体位姿导致难以准确抓取的问题，引入基于Pn P算法(Perspective-nPoint)的物体6D位姿识别网络，实现待递送物体位姿的精确识别；提出改进的被递送物体数据集制作方法，实现面向任意物体的精准识别；通过视觉系统标定、坐标转换以及抓取方案改进，实现物体的精确位姿定位与准确抓取；为验证所提出的人-机协同递送系统的有效性，进行了基于LineMod数据集和自制数据集的人–机物体递送对比实验.结果表明，面向自制数据集的物体递送提出的人–机递送系统平均误差距离为1.97 cm，递送平均成功率为76%，平均递送时间为30 s；如不考虑抓取姿势，其递送成功率可达89%；具有较好的鲁棒性，应用前景良好.
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单位中国科学院大学; 福建工程学院
