基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手抓取方法 |
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作者姓名: | 丛明 吴敏杰 杜宇 李泳耀 |
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作者单位: | 1. 大连理工大学机械工程学院;2. 大连交通大学机械工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61873045);;大连理工大学引进人才科研启动项目(DUT22RC(6)003); |
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摘 要: | 针对桌面上单个物体场景的抓取任务,提出一种基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手自主抓取方法.受人类抓取策略启发,基于四种典型抓取模式建立物体的抓取模式数据集,并通过深度学习预测物体的抓取模式和抓取区域,利用图像处理获得抓取角度,从而简化欠驱动灵巧手的抓取规划.深度学习算法在测试集中的识别准确率达98.70%,对未知物体的识别准确率达82.70%,具有较好的泛化能力.当执行自主抓取时,深度学习方法的不准确性通过欠驱动手的自适应性得到了一定的补偿.通过UR3e机械臂搭载欠驱动灵巧手对24个物体进行抓取实验,在120次抓取中平均成功率为90.80%.实验结果表明所提方法能适应不同形状大小的物体,具备抓取实用性.
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关 键 词: | 欠驱动灵巧手 抓取模式识别 深度学习 自主抓取 图像处理 |
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