基于改进型抓取质量判断网络的机器人抓取研究

作者：成超鹏; 张莹; 牟清萍; 张东波; 薛亮

来源：电子测量与仪器学报, 2019, 33(05): 80-87.

DOI：10.13382/j.jemi.B1801890

• 双臂机器人
• 布尔沙坐标转换模型
• 抓取质量判断网络

针对ABB公司的YuMi双臂机器人在非结构化环境下的自主抓取问题,研究基于Kinect-2.0深度相机的可靠抓取算法。首先建立摄像机坐标系与机器人坐标系的布尔沙坐标转换模型,利用迭代最近点算法求解;然后将采集到的深度信息依照梯度大小变化阈值筛选像素点,并根据拒绝采样将像素点生成抓取候选点,通过改进型抓取质量判断网络(GQ-CNN)得到抓取质量度最高的抓取点姿态;最后将抓取点坐标转换到机器人坐标系实现物体抓取。实验结果表明,该方法能可靠的检测出物体最佳抓取点,实现对不同物体进行抓取。