摘要
本发明公开了一种智能机械臂物件精确抓取方法,属于机器人学领域。方法包括:使用机械臂位姿和RGB‑D视觉内容生成目标物件的3D位姿和轮廓;通过Flow‑Matching生成爪夹位姿空间;通过仿真环境构建仿真测试环境,经过仿真测试,从所得爪夹位姿空间中得到最佳抓取位姿;通过一种基于监督学习的数据对齐方法,使所得在仿真测试环境中的结果与物理电子皮肤的实际感知结果对齐,以提升仿真评估的真实性和可靠性,进而实现智能机械臂物件的精确抓取。本发明旨在提升机械臂在复杂非结构化环境,尤其是居家助理场景下,对多样化物件的通用性、精度和鲁棒性抓取能力。
技术关键词
智能机械臂
抓取方法
数据对齐方法
仿真器
仿真环境
机械臂坐标系
矩阵
3D点云数据
物理
电子皮肤传感器
机械臂末端执行器
机械臂逆运动学
深度学习模型
抓取动作
非结构化环境
轮廓
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