基于6D位姿识别面向任意物体的智能人-机协同递送

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PnP算法(Perspective-n-Point)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.

关键词：人-机协同、物体递送、PnP算法、残差网络、数据集

所属期刊栏目：46

分类号：TP249(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;广东省自然科学基金资助项目;福建省智能加工技术;装备重点实验室开放基金资助项目;福建省级科技创新重点项目;福建省中央引导地方科技发展资金资助项目

在线出版日期：2023-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：148-156