【摘 要】
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近年来,由于“德国工业4.0”和“中国制造2025”规划的提出,智能机器人的研究进入了飞速发展时期,机器人抓取系统作为重要课题之一也逐渐成为国际热门研究方向。本文针对一种常见的六自由度串联机器人,展开基于深度学习的机器人抓取系统的研究,该系统能够主动识别图像中的目标位置,为机器人提供抓取位姿及运动轨迹。论文主要工作内容及研究成果包括以下几个方面:机器人运动建模:利用Modified D-H方法建立
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近年来,由于“德国工业4.0”和“中国制造2025”规划的提出,智能机器人的研究进入了飞速发展时期,机器人抓取系统作为重要课题之一也逐渐成为国际热门研究方向。本文针对一种常见的六自由度串联机器人,展开基于深度学习的机器人抓取系统的研究,该系统能够主动识别图像中的目标位置,为机器人提供抓取位姿及运动轨迹。论文主要工作内容及研究成果包括以下几个方面:机器人运动建模:利用Modified D-H方法建立机器人的运动学正解模型和逆解模型,并对模型正确性进行验证。在MATLAB中使用Robotics Toolbox工具箱建立机器人的仿真模型,通过蒙特卡洛法分析机器人末端的工作空间。机器人轨迹规划:基于3次均匀B样条插值和遗传算法设计了一种同时搜索最优路径的时间最优轨迹规划算法,并通过MATLAB仿真对比实验验证该算法的有效性和相对其他同类算法的优异性。基于深度学习的目标识别:基于深度学习中的Mask R-CNN网络研究本文目标识别算法,利用3D工业相机制作适合机器人抓取的本地数据集,通过labelme工具对图片中的物品类别和边界进行标注,在本地数据集上训练模型并测试,平均识别精度达到0.8333。基于深度学习的抓取检测:基于深度学习中的MultiGrasp网络研究本文抓取检测算法,制作与目标识别模型匹配的抓取检测数据集,并标注所有合理的抓取框,在本地数据集上训练模型并测试,抓取检测的平均精度达到0.9412。系统仿真实验平台:搭建系统仿真实验平台,对机器人抓取目标物体的过程进行模拟仿真实验,验证本文设计的机器人抓取系统及各模块算法的可行性。通过上述研究本文完整模拟了机器人抓取检测的流程,并且验证了模型在多目标复杂环境中的检测性能。其结果显示,本文提出的模型能够在单目标或多目标环境下准确识别并检测出目标物体及其抓取位置,并且指导机器人完成抓取操作。
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