基于点云采样权重估计的未知物体抓取位姿生成方法

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针对机械臂在非结构环境中对未知物体抓取位姿生成困难及抓取稳定性差的问题,提出了一种基于点云采样权重估计的抓取位姿生成方法.该方法首先通过移动深度相机的方式拼接得到较完整的物体点云信息,并对物体的几何特性进行分析,有效避开物体不宜抓取的位置进行抓取位姿样本生成.然后结合几何约束条件实现抓取位姿搜索,并利用力封闭条件对样本稳定性进行评估.最后为了对实际的抓取位姿进行评价,根据其稳定性、夹取深度、夹取角度等设定抓取可行性指标,据此在工作空间输出最佳抓取位姿并完成指定的抓取任务.实验结果表明,通过本文方法能够高效生成大量且稳定的抓取位姿,并在仿真环境中有效实现机械臂对单个或多个随机摆放的未知物体的抓取任务.
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