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申请/专利权人：重庆大学
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118238142A
主分类号：B25J9/16
分类号：B25J9/16
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于示教学习的五指灵巧臂‑手机器人抓取方法，属于智能机器人领域。该方法包含机械臂末端轨迹的示教，灵巧手的示教、抓取任务演示三个部分。机械臂的示教先基于动态运动原语学习离线采集的示教路径特征，结合深度相机在线感知的抓取物体位置生成新的机械臂末端轨迹；灵巧手的动作示教基于一个动作重定向神经网络，提取示教者手部动作姿态信息，生成适用于灵巧手抓取任务的关节参数抓取不同物体；仿真演示将臂和手两部分单独示教的方法按照臂‑手机器人的抓取任务流程进行组合，生成运动参数并传入仿真场景中，臂‑手机器人按照生成的参数分步执行操作，成功接近和抓取目标物体，最终实现基于示教学习的臂‑手机器人的抓取任务。
主权项：1.一种基于示教学习的五指灵巧臂-手机器人的抓取方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤S1：搭建一个机器人抓取任务场景，然后针对该场景将机器人的抓取任务流程进行分割，将其划分为可单独执行的机械臂和灵巧手任务；步骤S2：基于步骤S1划分的子任务，先对机械臂的运行轨迹进行示教，采用人机物理交互的方式获取机械臂末端轨迹示教数据后，再基于动态运动原语方法对示教轨迹的路径形状进行学习，并结合RGB-D相机感知的抓取点位置，生成此时机械臂末端到达抓取点目标位置的运行轨迹，机器人按照生成的不同轨迹高效的接近不同位置的抓取物体；步骤S3：机械臂通过步骤S2到达抓取目标位置后，先利用MediaPipeHands算法获取代表当前示教者手部的动作姿态的关键点三维坐标数据，然后搭建一个动作重定向神经网络，对采集的手部示教数据进行处理，将当前的示教者手部动作映射到灵巧手机器人上，从而实现臂手机器人对物体的抓取；步骤S4：依据步骤S1划分的任务流程，再将步骤S2和步骤S3进行组合，组建一个完整的臂-手机器人抓取任务流程，机器人按照流程分步执行操作，成功接近和抓取目标物体，最终成功完成整个抓取任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于示教学习的五指灵巧臂-手机器人抓取方法
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