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摘要
针对应用视觉系统进行工件抓取时，工件相互遮挡导致识别工件不准确且抓取效率较低的问题，提出基于视觉的机械臂轨迹优化方法。由相机采集工件图像信息，通过标定机械臂坐标系、工件坐标系及相机坐标系，建立“手眼”坐标关系，基于点云数据对工件识别与定位；提出改进遗传-鲸鱼混合轨迹规划算法，以控制工件抓取过程。对机械臂的3个重要关节进行了运动仿真与实验测试。仿真结果显示：改进的遗传-鲸鱼混合算法收敛速度更快，搜索能力更强，优化后的抓取时间比基本遗传算法优化的抓取时间减少了2.3 s。实验结果表明：基于点云识别的机械臂抓取成功率达到93.75%,极大提高了抓取效率，验证了算法的有效性。
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单位中国人民解放军装备学院; 电子工程学院; 山东科技大学
