典型文献
基于未知物体三维点云特征的机器人六自由度抓取
文献摘要：
针对非结构化环境中任意位姿的未知物体,提出了一种基于点云特征的机器人六自由度抓取位姿检测方法,以解决直接从点云中获取目标抓取位姿的难题.首先,根据点云的基本几何信息生成抓取候选,并通过力平衡等方法优化这些候选;然后,利用可直接处理点云的卷积神经网络ConvPoint评估样本,得分最高的抓取将被执行,其中抓取位姿采样和评估网络都是以原始点云作为输入;最后,利用仿真和实际抓取实验进行测试.结果表明,该方法在常用对象上实现了88.33％的抓取成功率,并可以有效地拓展到抓取其他形状的未知物体.
文献关键词：
机器人抓取;点云特征;卷积神经网络;力平衡;非结构化环境
中图分类号：
作者姓名：
李会军;瞿孝昌;叶宾
作者机构：
中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116
文献出处：
引用格式：
[1]李会军;瞿孝昌;叶宾-.基于未知物体三维点云特征的机器人六自由度抓取)[J].控制理论与应用,2022(06):1103-1111
A类：
ConvPoint
B类：
未知物,三维点云,点云特征,六自由度,非结构化环境,位姿检测,云中,据点,几何信息,力平衡,方法优化,始点,抓取实验,机器人抓取
AB值：
0.257196
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