面向物流分拣任务的自主抓取机器人系统

论文摘要

在现代物流仓库中,货物分拣任务是一个自动化难题,需要机器人在复杂的仓库环境中自动分拣出各种目标物体。为此,提出了一种可以快速学习陌生物体,并实现自主抓取功能的机器人系统。首先,我们搭建了物体快速三维重建平台,获得物体模型,并渲染合成物体数据集。然后,我们训练了SSD网络,识别场景中的物体。为了得到物体的精确6D位姿,我们分割出场景中的物体点云,并与物体模型进行点对特征匹配。得到物体位姿后,采用带启发的非均匀采样离线生成PRM随机路图,通过在线搜索实现机械臂运动规划。在物体分拣实验中,物体识别与位姿估计时间小于0.4 s,系统的抓取成功率稳定在95%以上。本篇文章介绍了整套系统的组成,并总结了实验过程中的相关经验。

论文目录

• 1 机器人系统组成
•   1.1 硬件组成
•   1.2 算法流程
• 2 物体快速三维重建
• 3 物体识别与姿态估计
• 4 机械臂运动规划
• 5 实验
•   5.1 物体识别与姿态估计实验
•     （1）物体位姿估计算法耗时实验:
•     （2）物体位姿估计算法精度实验
•   5.2 机械臂运动规划实验
•   5.3 机器人自主抓取实验
• 6 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马灼明,朱笑笑,孙明镜,曹其新

关键词: 物流,分拣,抓取

来源: 机械设计与研究 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 上海交通大学智能机器人实验室

基金: 国家自然科学基金资助项目(61673261)

分类号: TP242

DOI: 10.13952/j.cnki.jofmdr.2019.0308

页码: 10-16

总页数: 7

文件大小: 2651K

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