文献类型：期刊文章

作　　者：罗晶[1] 陈金海[2] 彭志轩[2] 李杰[3] 伍万能[2] 周广兵[4]

LUO Jing;CHEN Jinhai;PENG Zhixuan;LI Jie;WU Wanneng;ZHOU Guangbing(School of Automation,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China;School of Electrical and Information Engineering,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410114,China;School of Artificial Intelligence,Chongqing Technology and Business University,Chongqing 400067,China;South China Institute of Intelligent Robot Innovation,Foshan 528300,China)

机构地区：[1]武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070 [2]长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙410114 [3]重庆工商大学人工智能学院,重庆400067 [4]华南智能机器人创新研究院,广东佛山528300

出　　处：《实验技术与管理》

基　　金：湖南省自然科学基金项目(2021JJ40610);佛山市科技创新团队专项项目(FS0AA-KJ919-4402-0060)。

年　　份：2022

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：45-50

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、IC、JST、RCCSE、核心刊

摘　　要：针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构。为了解决工件识别与定位问题,利用Pytorch框架下的深度学习模型,对工件图像进行处理,并利用YOLOV3算法对工件进行识别;基于机器人操作系统(ROS)实现机器人6自由度的运动学求解与运动规划;完成了系统总体与软硬件设计,并验证了机器人抓取试验系统的有效性。该系统具有成本低、灵活性好和高可靠性等优点,软硬件完全开源,便于日常实验和教学,提升了学生的动手能力和创新能力。

关 键 词：机器视觉 目标识别与定位 深度学习模型  轨迹规划  机器人抓取

分 类 号：TP249]