针对大、重箱体在随传送带运输过程中的抓取作业问题,设计了一种基于激光传感器的工业机器人动态抓取系统。首先,使用单线激光传感器获取箱体点云数据,利用基于帧内和帧间密度聚类算法实现点云数据实时聚类与分割,通过箱体的最小外接矩形获取箱体的位姿;其次,利用二分法求解近似抓取位置;最后,控制机器人实现对箱体动态抓取。在视觉测试中,箱体尺寸识别误差为±14 mm
角度偏差为±5°。在抓取测试中,抓取位置平均误差为±16 mm
抓取效率为20 s/件。测试结果表明:该系统能够满足箱体实时定位与动态抓取的要求。
Abstract
关键词
Keywords
references
An Improved Point Cloud Descriptor for Vision Based Robotic Grasping System[J]. Fei Wang;Chen Liang;Changlei Ru;Hongtai Cheng.Sensors,2019
An Improved DBSCAN Method for LiDAR Data Segmentation with Automatic Eps Estimation[J]. Chunxiao Wang;Min Ji;Jian Wang;Wei Wen;Ting Li;Yong Sun.Sensors,2019
Adaptive simplification of point cloud using k -means clustering[J]. Bao-Quan Shi;Jin Liang;Qing Liu.Computer-Aided Design,2011