一种基于机器视觉的机械臂定位抓取方法

本发明公开了一种基于机器视觉的机械臂定位抓取方法，涉及机器视觉与机械臂控制技术领域，该方法通过多视角相机阵列同步获取目标场景的RGB‑D图像，经数据融合生成三维点云数据；采用改进LSD算法与PnP算法计算目标物体的初始位姿，结合生成式对抗网络消除光照畸变，输出三维坐标；基于蒙特卡洛模拟构建机械臂运动误差传递模型，利用强化学习生成候选抓取方案集合；通过预设优先级评价规则筛选最优抓取方案，并生成机械臂关节运动轨迹及控制指令集。本发明通过多模态数据融合与非线性优化算法，解决复杂环境下目标定位偏差大、光照干扰敏感的技术难题，提升机械臂抓取精度与鲁棒性。