一种基于图像实例分割的机械臂自主抓取方法及系统

本发明提供一种基于图像实例分割的机械臂自主抓取方法及系统，涉及计算机视觉与机械臂抓取领域，解决了传统机械臂视觉抓取中存在的泛化性和稳定性差等局限性问题。方法包括：对目标物体进行多角度图像采集，分割输出物体掩膜信息，调整机械臂至观测位置，获取目标物体的深度点云数据；对深度点云数据执行主成分分析，提取表征目标物体空间分布的主方向向量，构建主方向坐标系；基于深度点云数据生成候选抓取位姿集合，筛选出满足预设方向约束的最优抓取位姿；基于最优抓取位姿，驱动机械臂执行抓取动作。本发明具有计算量小和对环境变化不敏感的特点，机械臂可自主移动至观察目标物体的最佳位置并进行抓取，抓取准确率得到提高。