機(jī)器人抓取技術(shù)作為機(jī)器人的一項(xiàng)重要能力,由于工作任務(wù)的升級(jí)以及場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化對(duì)其從感知到認(rèn)知、推理、決策的智能化進(jìn)階提出了要求,這使得實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主抓取服務(wù)的深層研究成為近年來(lái)研究的重點(diǎn)。對(duì)于從模擬環(huán)境逐漸過(guò)渡到真實(shí)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的抓取物體過(guò)程,主要是環(huán)境感知、機(jī)器人認(rèn)知和抓取規(guī)劃等問(wèn)題阻礙了機(jī)器人抓取應(yīng)用的發(fā)展�，F(xiàn)階段,基于視覺信息的定位來(lái)引導(dǎo)機(jī)器人完成目標(biāo)抓取已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,但大多都是面向獨(dú)立或單類物體進(jìn)行抓取操作,而對(duì)于存在未知堆疊物體場(chǎng)景的抓取方法尚未得到很好的解決,這極大地限制了機(jī)器人在真實(shí)世界的應(yīng)用。本文從環(huán)境感知角度出發(fā)解決未知物體的識(shí)別和定位問(wèn)題,增添了場(chǎng)景結(jié)構(gòu)上的理解對(duì)堆疊物體的空間關(guān)系進(jìn)行推理,為機(jī)器人抓取提供抓取順序上的策略,以避免不必要的跌落破壞等影響,實(shí)現(xiàn)在真實(shí)世界中安全穩(wěn)定地完成自主抓取操作。首先,對(duì)單視角采集到的信息,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割技術(shù)與點(diǎn)云幾何分割算法融合的方法來(lái)提高物體邊緣分割的精準(zhǔn)度,將分割精確度提高20%左右,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知物體準(zhǔn)確的語(yǔ)義識(shí)別和定位;然后利用機(jī)器人正運(yùn)動(dòng)學(xué)獲取相機(jī)的變換矩陣進(jìn)行多視角下的地圖拼接,并對(duì)于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生...

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 機(jī)器人抓取方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 三維場(chǎng)景重建的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 空間支持關(guān)系的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 文獻(xiàn)綜述分析
    1.3 本課題主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于視覺的未知堆疊物體三維重建研究
    2.1 引言
    2.2 未知物體識(shí)別與圖像分割算法研究
        2.2.1 實(shí)例分割算法的基本原理
        2.2.2 點(diǎn)云幾何分割算法原理
        2.2.3 融合分割算法設(shè)計(jì)
    2.3 三維重建過(guò)程相機(jī)位姿優(yōu)化方法研究
        2.3.1 圖像關(guān)鍵點(diǎn)特征提取方法研究
        2.3.2 多視角圖像間特征匹配方法設(shè)計(jì)
        2.3.3 基于堆疊物體的多視角地圖拼接算法
    2.4 未知物體的三維語(yǔ)義分割地圖建立仿真實(shí)驗(yàn)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于支持關(guān)系推理的堆疊物體抓取方法研究
    3.1 引言
    3.2 堆疊物體支持關(guān)系推理算法設(shè)計(jì)
        3.2.1 堆疊物體間關(guān)系點(diǎn)提取算法
        3.2.2 物體受支持穩(wěn)定性推理研究
        3.2.3 關(guān)系支持樹建立
        3.2.4 支持關(guān)系推理算法仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    3.3 基于支持關(guān)系的抓取位姿檢測(cè)算法
        3.3.1 抓取位姿候選集合的初步篩選
        3.3.2 CNN網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)應(yīng)用
        3.3.3 抓取算法仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于三維重建及支持關(guān)系推理的未知堆疊物體抓取方法實(shí)驗(yàn)研究
    4.1 引言
    4.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
        4.2.1 基于detectron框架預(yù)訓(xùn)練設(shè)計(jì)
        4.2.2 基于ROS的機(jī)器人仿真平臺(tái)搭建
    4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        4.3.1 同類堆疊物體抓取實(shí)驗(yàn)研究
        4.3.2 多類堆疊物體抓取實(shí)驗(yàn)研究
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3771578