RGB-D图像引导的机器人操作任务模仿学习

当前机械臂抓取的模仿学习方法存在示教智能层次较低、忽略中间逻辑关系等问题,面向典型机器人定序抓取任务,提出一种RGB-D图像引导下基于HMM的机器人模仿学习方法。通过Kinect相机采集的RGB-D图像获得示教数据,基于HMM建立方块堆叠任务的离散数学模型,学习每一个子任务的环境特征状态识别和机械臂动作预测,通过完成一系列子任务最终完成堆叠任务。在仿真环境验证了方法的可行性和泛化能力,方块定序抓取任务平均环境特征识别准确率达到了98.5%。

智能灵巧作业机器人系统设计与标定

面向企业和生产车间的机器人辅助生产需求,设计了一种智能灵巧作业机器人系统。首先,设计机器人的机械结构,以及ROS分布式控制系统;然后,对全向移动机器人进行离线的里程计误差标定,并通过视觉测量实现机械臂的标定;最后,进行了误差标定、机械臂轨迹规划以及工作场景模拟实验,检验了智能灵巧作业机器人的性能。