面向物流分拣任务的自主抓取机器人系统

在现代物流仓库中,货物分拣任务是一个自动化难题,需要机器人在复杂的仓库环境中自动分拣出各种目标物体。为此,提出了一种可以快速学习陌生物体,并实现自主抓取功能的机器人系统。首先,我们搭建了物体快速三维重建平台,获得物体模型,并渲染合成物体数据集。然后,我们训练了SSD网络,识别场景中的物体。为了得到物体的精确6D位姿,我们分割出场景中的物体点云,并与物体模型进行点对特征匹配。得到物体位姿后,采用带启发的非均匀采样离线生成PRM随机路图,通过在线搜索实现机械臂运动规划。在物体分拣实验中,物体识别与位姿估计时间小于0.4s,系统的抓取成功率稳定在95%以上。本篇文章介绍了整套系统的组成,并总结了实验过程中的相关经验。

基于ARM的电子系统设计

简单介绍了ARM系列处理器的结构和技术特性。针对目前应用广泛的ARM7,详细介绍了相应的软件开发工具和硬件开发工具,并从应用的角度介绍了ARM芯片的选择方法原则。