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基于點云相機的機械臂抓取位姿生成方法研究

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基于點云相機的機械臂抓取位姿生成方法研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
Abstract第6-13頁
第1章 緒論第13-21頁
  1.1 研究背景及意義第13-14頁
  1.2 國內外研究現狀第14-19頁
    1.2.1 抓取位姿生成的研究現狀第14-18頁
    1.2.2 深度學習的研究現狀第18-19頁
  1.3 研究內容第19-21頁
第2章 機械臂抓取系統框架與基本模塊第21-33頁
  2.1 機械臂抓取系統框架第21-22頁
  2.2 點云相機第22-27頁
    2.2.1 針孔相機模型第22-24頁
    2.2.2 結構光技術原理第24-25頁
    2.2.3 機械臂手眼標定第25-27頁
  2.3 機械臂與夾具的型號和參數第27-28頁
  2.4 深度神經網絡第28-32頁
    2.4.1 激活函數第28-29頁
    2.4.2 卷積層第29-30頁
    2.4.3 池化層第30頁
    2.4.4 全連接層第30-31頁
    2.4.5 歸一化層第31頁
    2.4.6 代價函數第31頁
    2.4.7 反向傳播算法與梯度下降法第31-32頁
  2.5 本章小結第32-33頁
第3章 垂直于桌面的抓取位姿生成方法第33-45頁
  3.1 抓取生成算法流程第33-34頁
  3.2 待抓物體圖像的預處理第34-37頁
  3.3 抓取位姿候選采樣算法第37頁
  3.4 基于抓取質量卷積神經網絡的抓取位姿候選評分第37-43頁
    3.4.1 神經網絡的結構第37-38頁
    3.4.2 神經網絡訓練第38-40頁
    3.4.3 訓練結果分析第40-43頁
  3.5 本章小結第43-45頁
第4章 多方向的抓取位姿生成方法第45-55頁
  4.1 多方向抓取位姿生成算法介紹第45-46頁
  4.2 點云圖像的預處理第46-49頁
    4.2.1 隨機采樣一致性算法第46-48頁
    4.2.2 統計濾波法去除離群點第48-49頁
  4.3 抓取位姿候選采樣算法第49-52頁
    4.3.1 抓取生成問題的相關參數描述第49頁
    4.3.2 抓取候選采樣流程第49-51頁
    4.3.3 抓取點的隨機采樣方法第51-52頁
  4.4 基于抓取質量卷積神經網絡的候選評分第52-53頁
  4.5 本章小結第53-55頁
第5章 基于二指夾具的抓取生成算法測試第55-63頁
  5.1 抓取系統環境搭建第55-59頁
    5.1.1 ROS操作系統第56頁
    5.1.2 點云相機內參標定第56-59頁
  5.2 抓取位姿生成算法測試結果第59-61頁
    5.2.1 垂直于桌面的抓取位姿生成算法測試結果第59-60頁
    5.2.2 多方向的抓取位姿生成算法測試結果第60-61頁
  5.3 本章小結第61-63頁
第6章 工作總結與展望第63-65頁
  6.1 工作總結第63頁
  6.2 未來工作展望第63-65頁
參考文獻第65-69頁
致謝第69-71頁
在讀期間發表的學術論文與取得的研究成果第71頁

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