10.3969/j.issn.1001-3881.2022.17.007
机器视觉主导的机械臂动态抓取策略研究
针对传统工业机器人在移动目标的抓取中存在灵活性和位姿适应能力差的问题,以开源机器人操作系统(ROS)为平台进行基于视觉反馈的动态抓取策略研究.在ROS中搭建UR5机械臂动态抓取系统,并对机械臂进行正逆运动学分析;提出基于RGB颜色空间和SITF算法结合的新型特征识别方法以提高识别效率;设计注视逼近的视觉反馈控制策略,实现机械臂对传送带上移动目标的抓取操作.结果表明:所提策略识别成功率达到99.6%,逼近抓取成功率达到98.33%,验证了机器视觉主导的反馈抓取算法基本满足工程实际应用,有较高的可行性和准确性.
工业机器人、机器视觉、动态抓取、目标识别、操作系统
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TP242.2(自动化技术及设备)
2022-11-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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