基于3维点云深度信息和质心距相结合的机器人抓取控制方法

针对机器人抓取不规则形状物体时,抓取位置难判别问题,提出一种基于物体边界3维点云法向量夹角和质心距相结合的机器人抓取控制方法,该方法建立基于双目标的综合抓取评价方法,避免单一目标抓取评价方法对抓取因素判断不足的问题。首先对Kinect传感器拾取的场景点云进行分割、去噪、降采样等处理,得到目标物边界点云;然后,将边界点云法向量和抓取两点所在直线的夹角、抓取点对所在直线与目标物质心的距离2种评价方法相结合进行综合评价,提出一种抓取质量综合评价函数以获取最优值,进而选取最优抓取位置对物体实施抓取。最后,对抓取综合评价方法进行仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。

基于高效模板法与动态窗口法的服务机器人全覆盖路径规划方法

针对传统模板算法覆盖效率低、无法动态避障等问题,提出了一种基于高效模板法和动态窗口法相融合的全覆盖路径规划方法。该方法由2部分组成(1)利用高效模板算法在先验的静态栅格地图中规划出全局覆盖路径;(2)融合全局路径与传感器信息建立实时的动态窗口,检测到未知动态障碍物时使用动态窗口法(DWA)进行局部路径规划。最后,基于搭建的清扫服务机器人平台,通过仿真和真实环境联合论证,验证了本文所提方法能在动态环境中有效地实现清扫服务机器人自主避障的全覆盖路径规划,提高了清扫服务机器人的安全性和工作效率,具有实际应用价值。