發(fā)布時間：2018-05-20 22:38

  本文選題：高斯過程 + 自適應抓取　； 參考：《北京航空航天大學學報》2017年09期

【摘要】：在機器人抓取作業(yè)時,目標物體的位姿經常發(fā)生變化。為了使機器人在運動過程中能夠適應物體的位姿變化,提出了一種基于高斯過程的機器人自適應抓取策略。該方法建立了從觀測空間到關節(jié)空間的映射,使機器人從樣本中學習,省去了機器人視覺系統(tǒng)的標定和逆運動學求解。首先,拖動機器人抓取物體,記錄物體的觀測變量和機器人的關節(jié)角度;然后,利用記錄的樣本訓練高斯過程模型,實現(xiàn)觀測變量和關節(jié)角度的關聯(lián);最后,當?shù)玫叫碌挠^測變量時,通過訓練的高斯過程模型得到機器人的關節(jié)角度。經過訓練后,UR3機器人成功抓取了物體。
[Abstract]:The position and pose of the target object often change when the robot grabs. In order to make the robot adapt to the change of position and pose of the object during the process of motion, a robot adaptive capture strategy based on Gao Si process is proposed. In this method, the mapping from observation space to joint space is established, so that the robot can learn from the sample, and the calibration of the robot vision system and the inverse kinematics solution are eliminated. First, drag the robot to grab the object, record the observation variable and the joint angle of the robot; then, use the recorded samples to train the Gao Si process model to realize the correlation between the observation variable and the joint angle. When the new observation variables are obtained, the joint angle of the robot is obtained by the trained Gao Si process model. After training, the UR3 robot grabs the object successfully.
【作者單位】： 北京航空航天大學機械工程及自動化學院;
【基金】：國家“863”計劃(2014AA041601) 北京市科技計劃(D161100003116002)~~
【分類號】：TP242

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本文編號：1916566