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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：刘汉伟, 曹雏清, 王永娟
关键词：非规则物体, 形状基元, 网格分割, 抓取训练
针对现实生活中的非结构化抓取环境，提出一种基于非规则物体基本形体组成的自主抓取方法．机器人自主抓取的关键不仅仅在于对物体类型的识别，更大一部分在于对物体形状（例如形状基元的组成）判断后的良好抓取．将不规则的复杂物体简化为一些简单物体的组合，利用基于特征点和核心提取的网格分割（MFC）算法将被抓取物体3D数据点分割为主体和分支部分，依据最优拟合算法将各部分拟合为球体、椭球体、圆柱体、平行六面体中的一种，并依据简化结果对抓取位姿进行约束，再对简化后物体进行抓取训练，获取最优抓取框，从而实现对未知物体的自主抓取．本文方法最终在Baxter机器人上实现了93.3%的抓取准确率．实验结果表明，该方法可应用于不同形状、不同位姿的未知非规则物体，鲁棒性较强．
来源：2019年第5期
《机器人》期刊编辑部
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