为提高机器人的抓取能力，实现非结构化环境中的物体定位、识别和抓取，提出了一种定位识别算法，旨在使用机器人已观察到的结果来预测未经测试的抓取的工作过程。为验证算法的精确性，利用重复抓取动作时的实际数据进行对比分析与验证。结果表明，文中提出的定位识别技术具有较高的准确性，能为高效执行抓取任务提供依据，在机器人灵敏操控方面具有积极作用。

1.2 国内外研究现状 本文通过对目标物体表面三维点云信息的获取，以及算法分析来进行位姿估计，并通 过实验进行验证。主要研究内容包括：目标物体的检测识别和机器人分拣实验两大部分。 本文将从这两个主要内容进行国内外研究现状的概述。 1.2.1 机器人分拣研究现状 机器人在箱体中抓取散乱堆放的物体在学术上被称为 RBP（Random Bing-picking）系 统[12][13]，如图 1-1 所示。典型的 RBP 系统主要分为三个部分：视觉检测识别、计算机控 制单元和机器人本体[14]。视觉检测部分主要是负责目标物体的信息采集与算法处理，得到 目标物体的位姿信息；计算机控制单元负责控制机器人运动，根据算法处理得到目标物体 的位姿信息，利用机器人末端执行器对目标物体进行分拣。目前，国内外各大企业都有自 己的各种解决方案。 图 1-1 Random Bing-picking 系统示意图 Fig. 1-1 Random Bing-picking system schematic （1）机器人分拣的国外研究现状 机器人的智能分拣技术在国外已日趋成熟，尤其是在日本、德国、瑞士和美国等国家， 他们将该技术广泛地应用于工业生产线上。日本 FANUC 公司推出基于 iRVision 的视觉系 统[15]，如图 1-2 所示，该系统能运用在 2 维和 3 维视觉环境上，它可以利用高清相机来确 定事先没有定位的零部件的确切位置，检测到目标物体原来位置与现在位置的关系，并且 在工业机器人出现问题时，可以快速的复位。在机器人收到相机发送的信号后，利用安装 在机械臂末端的特定的专用执行器对目标物体进行可靠的抓取与摆放。该系统有较好的 柔性及可靠性，组成简单且方便日后维护[16]。

深度学习在人工智能领域取得了巨大突破。 使用深度学习可以提高机器人在不确定性任务上的性能。 由于伺服电机的累积误差，机器人的手臂末端工具（EOAT）无法将物体抓住在适当的位置。 通过深度学习来研究机器人的抓握检测是值得的，而在机器人研究中已经有一些成功的实践。 我们提出了一种新颖的机器人抓握检测方法，该方法基于具有场景的RGBD图像的深度学习模型，给出了平行板机器人抓爪的抓握位置。 我们方法的最佳模型以可接受的时间速度存档了87.49％的精度。 我们的方法介绍了另一种解决机器人抓取问题的方法。

nao机器人抓取程序，python的代码程序亲测可用， 谢谢支持。

Grasping_Franka 使用Franka Emika和RealSense D435进行机器人抓取

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行业分类-作业装置-一种机器人抓取机构.zip

行业分类-作业装置-一种机器人抓取用的末端执行机构.zip

为硕博士论文。 运动目标物体检测是现今计算机视觉研究的热点问题之一。对该问题虽然研究数量众多,但一些复杂的问题,例如环境光照变化、目标物体半/全遮挡、目标物体刚性/非刚性形变等,仍然极具挑战并且严重阻碍运动目标检测效果的进一步提高。本论文主要提出了一种具有普适性,能适用于不同环境或背景下检测运动目标物体的框架。该框架以增量学习理论为基础,将模式识别理论中的多模态模型(包括经典的分类模型、新颖的聚类模型等)无缝运用在运动目标物体检测问题的求解。具体来说,本论文采用的增量学习思想主要基于视频相邻帧在空间和时间上的高度相关性;在每个测试帧的相邻帧上抽取训练数据进行模型的学习与更新。因此,随着视频的推演,模型学习的结果也在不停自动更新。为了验证本论文提出框架的有效性,超过1000帧的视频数据被用来组成本论文的实验数据库。在此数据库中,本论文通过大量的实验,验证了提出检测框架中所有方法在不同环境或复杂背景下的检测效果,并采用统计学中的方差分析和多重对比实

基于视觉的机器人抓取：论文和代码 抓取目标对象的基本信息是相机坐标中的6D抓取器姿势，其中包含3D抓取器位置和3D抓取器方位以执行抓取。 在基于视觉的机器人抓握方法中，针对6D抓取器姿势的估计针对不同的抓取方式而有所不同，可将其分为2D平面抓取和6DoF抓取。 2D平面抓取意味着目标对象位于一个平面工作空间上，并且抓取从一个方向进行约束。 基本信息从6D简化为3D，即2D平面内位置和1D旋转角度。 存在评估抓握接触点的方法和评估抓握取向的矩形的方法。 6DoF抓取意味着抓取器可以在3D域中从各个角度抓取对象，并且无法简化6D抓取器的基本姿势。 根据是在完整形状还是在单视图点云上进行抓取，将方法分为基于局部点云的方法和基于完整形状的方法。 基于局部点云的方法包含估计候选握法的方法和从现有握法数据库转移握法的方法。 基于完整形状的方法包括估计6D对象姿态的方法和形状完成的方法。 当前的大多