结合深度学习的机械臂视觉抓取控制

针对基于视觉的机械臂抓取精确抓取的需求,考虑传统的视觉识别算法受环境、对象变化的制约且在识别正确率及快速性上存在的问题,在现有研究的基础上,提出了一种基于深度学习的目标精确检测与识别方法。首先基于深度学习改进了YOLO算法,通过对数据集的训练,基于英伟达Jetson TX1高性能处理单元实现了复杂环境下多目标的识别与定位,给出了目标的类别与位置等信息;以此为基础,结合利用Move It!功能包完成的机械臂运动轨迹的求解与规划,以及基于李群李代数建立的递推正逆动力学模型,设计了机械臂抓取控制的滑模控制律。仿真及实物验证表明,基于深度神经网络的方法学习到的特征对复杂背景具有较强的鲁棒性和稳定性;所设计的滑模控制算法在0.21 s时跟踪误差在2%,取得了较高的控制精度。可为后续视觉抓取任务提供参考。