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.
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62073092)
广东省自然科学基金资助项目(2021A1515012638)
福建省智能加工技术及装备重点实验室开放基金资助项目(KF-01-22005)
福建省级科技创新重点项目(2022G02007)
福建省202中央引导地方科技发展资金资助项目(2022L3014)
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