基于6D位姿识别面向任意物体的智能人-机协同递送

摘要

在日常实践中存在大量人与人之间的多样性物体递送需求，这可以依靠协作机器人来完成这些简单、耗时又耗力的任务.为此，针对人-机协同递送过程中无法精确识别物体位姿导致难以准确抓取的问题，引入基于Pn P算法(Perspective-nPoint)的物体6D位姿识别网络，实现待递送物体位姿的精确识别；提出改进的被递送物体数据集制作方法，实现面向任意物体的精准识别；通过视觉系统标定、坐标转换以及抓取方案改进，实现物体的精确位姿定位与准确抓取；为验证所提出的人-机协同递送系统的有效性，进行了基于LineMod数据集和自制数据集的人–机物体递送对比实验.结果表明，面向自制数据集的物体递送提出的人–机递送系统平均误差距离为1.97 cm，递送平均成功率为76%，平均递送时间为30 s；如不考虑抓取姿势，其递送成功率可达89%；具有较好的鲁棒性，应用前景良好.

关键词

人-机协同 / 物体递送 / PnP算法 / 残差网络 / 数据集

基金资助

国家自然科学基金资助项目（62073092）; 广东省自然科学基金资助项目（2021A1515012638）; 福建省智能加工技术及装备重点实验室开放基金资助项目（KF-01-22005）; 福建省级科技创新重点项目（2022G02007）; 福建省2022年中央引导地方科技发展资金资助项目（2022L3014）