基于视觉感知和触觉先验知识学习的机器人稳定抓取

针对机器人抓取过程中需要实时评估抓取质量以动态调整抓取构型的问题,提出了基于触觉先验知识的机器人稳定抓取方法.首先,根据抓取过程中物体抵抗外界扰动的能力,提出了一种基于触觉信息的抓取质量评估方法.在此基础上,建立了视触觉联合数据集并学习触觉先验知识.其次,提出了融合视觉图像和触觉先验知识的稳定抓取构型生成方法.最后,在搭建的机器人抓取系统中对10种目标物体进行了实验验证.结果表明,相比传统的视觉方法,该方法的抓取稳定性提高了55％;针对已知物体和未知物体,稳定抓取成功率分别为86％和79％,体现了较好的泛化效果.