本技术提供了一种机器人商品分拣的精确运动规划与控制系统,该系统通过以下步骤实现:首先拍摄待分拣商品图像,然后利用映射技术将图像转换为立体网格中的初始特征点;接着,应用特征校正与体渲染技术计算相机深度图,并进行校正以获得校正深度图;随后,根据校正深度图计算商品位姿信息;最后,采用改进的鲸鱼优化算法,结合位姿信息规划机械臂运动轨迹和灵巧手的抓取姿态。该系统能够精确控制灵巧手快速准确地抓取商品,简化操作流程,提升机器人抓取效率,并确保目标物体的准确抓取。
背景技术
随着科技的飞速发展,机器人技术已经深入到各个行业。机器人分拣系统通常由机器人本体、传感器、控制系统和计算机视觉等技术组成。在分拣过程中,机器人通过传感器获取货物信息,利用计算机视觉技术识别货物种类和位置,然后通过控制系统驱动机器人本体进行精准抓取和分拣。整个过程实现了高度自动化和智能化,大大提高了分拣效率和准确性。
在现有技术中,机器人对商品抓取过程中一般采用Yo l ov8和DenseFus i on进行运动规划与控制。Yo l ov8的主要作用是对商品进行准确识别,帮助机器人准确的识别各种不一样的商品类别。DenseFus ion的主要作用是进行物体的6D姿态估计(6D pose estimat ion),帮助机器人准确地定位和抓取物体。
然而,现有的Yo l ov8和DenseFus ion的结合方法对机器人的运动规划与控制,在检测出目标位姿后将目标信息与已知三维模型的对象进行匹配,通过匹配得到抓取位姿,但实际场景中的目标物体复杂多变,并且机器人搭载的相机通常只能获得单一视图的目标信息,这导致匹配的成功率并不高,且轨迹规划算法易陷入局部最优化,因此无法实现目标物体的准确快速抓取。
实现思路