一種基于隨動視覺的排爆機(jī)器人自主抓取系統(tǒng)

于 涵，李一染，畢書博，劉迎圓，安 康，2

（1.上海師范大學(xué) 信息與機(jī)電工程學(xué)院，上海 201418；2.同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 201804）

0 概述

目前，基于深度視覺的機(jī)器人在人類生活與生產(chǎn)活動中逐漸占據(jù)重要地位，并廣泛應(yīng)用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、電子電器與公共安全等領(lǐng)域［1-2］。近年來，隨著恐怖爆炸活動的日趨頻繁，機(jī)器人在公共安全領(lǐng)域方面的作用逐漸受到重視，基于深度相機(jī)的排爆機(jī)器人系統(tǒng)［3］可代替人類在危險(xiǎn)環(huán)境中作業(yè)，保證工作人員的安全。因?yàn)檫@類機(jī)器人需要在危險(xiǎn)環(huán)境中進(jìn)行高準(zhǔn)確率的排爆抓取工作，所以對機(jī)器人的可操作性及靈活性提出較高要求，同時(shí)這也是人工智能［4］的一個(gè)重要研究方向。文獻(xiàn)［5］提出基于激光測距［6］的環(huán)境建模與爆炸物定位方法，利用智能搜索A*算法實(shí)現(xiàn)半自主抓取爆炸物。文獻(xiàn)［7］通過分析排爆機(jī)器人的作業(yè)工況及測量要求，利用雙目立體相機(jī)進(jìn)行靜態(tài)及動態(tài)場景的定位實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)排爆機(jī)器人的現(xiàn)場定位與測距要求。文獻(xiàn)［8］開發(fā)出用于工業(yè)應(yīng)用的基于視覺物體分選機(jī)器人機(jī)械手。文獻(xiàn)［9］使用立體視覺攝像機(jī)獲得機(jī)器人周圍工作空間的RGB 及深度數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)輸入至一個(gè)深度學(xué)習(xí)的快速R-CNN 中，以實(shí)現(xiàn)對50 個(gè)不同種類中當(dāng)前對象的識別與定位，該項(xiàng)工作證實(shí)了將現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)算法與工業(yè)機(jī)器人相結(jié)合構(gòu)建智能系統(tǒng)的可能性。

目前，排爆機(jī)器人抓取系統(tǒng)主要分為普通排爆機(jī)器人抓取系統(tǒng)與基于視覺的排爆機(jī)器人抓取系統(tǒng)。普通排爆機(jī)器人抓取系統(tǒng)通常利用單片機(jī)控制機(jī)身，通過人眼判斷、人工示教等方式對爆炸目標(biāo)進(jìn)行抓取，存在誤差大、效率低與不確定性高等缺點(diǎn)。然而，基于視覺的排爆機(jī)器人抓取系統(tǒng)通常將相機(jī)固定于某個(gè)位置，將固定相機(jī)視覺［10-11］獲得的三維位置信息轉(zhuǎn)換至機(jī)械臂底座，雖然該操作可根據(jù)視覺信息使得機(jī)械手作出判斷，但是目標(biāo)物體或機(jī)械手在移動過程中，固定相機(jī)的視覺容易被機(jī)械臂擋住，且對于焦距、像素一定的相機(jī)，遠(yuǎn)距離拍攝時(shí)清晰度不能得到保證，存在一定的局限性。

為解決傳統(tǒng)排爆機(jī)器人自主抓取系統(tǒng)存在固定視覺被擋與難以保證相機(jī)拍攝清晰度的問題，本文提出一種基于深度相機(jī)的排爆機(jī)器人自主抓取系統(tǒng)。通過將相機(jī)放置在排爆機(jī)器人的第四關(guān)節(jié)處，利用深度相機(jī)計(jì)算目標(biāo)物體的三維坐標(biāo)，當(dāng)相機(jī)隨關(guān)節(jié)運(yùn)動而運(yùn)動時(shí)，通過正逆運(yùn)動學(xué)關(guān)系計(jì)算相機(jī)相對于機(jī)械臂底座的位置坐標(biāo)與姿態(tài)。采用本文提出的動態(tài)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法將三維坐標(biāo)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換至機(jī)械臂底座，并與傳統(tǒng)手眼標(biāo)定視覺系統(tǒng)［12］進(jìn)行對比。

1 排爆機(jī)器人抓取系統(tǒng)

本文所提排爆機(jī)器人自主抓取系統(tǒng)如圖1 所示，該系統(tǒng)主要由RGB-D 相機(jī)、五自由度［13］排爆機(jī)器人、目標(biāo)物體以及PC 機(jī)組成。PC 機(jī)上的系統(tǒng)主控軟件通過控制相機(jī)系統(tǒng)來采集目標(biāo)物體的顏色及深度信息，并計(jì)算目標(biāo)物體的x、y、z坐標(biāo)。機(jī)械臂系統(tǒng)通過正運(yùn)動學(xué)將當(dāng)前各關(guān)節(jié)角度及放置相機(jī)處的姿態(tài)反饋給系統(tǒng)主控軟件，運(yùn)用坐標(biāo)系之間的復(fù)合變換算法將三維位置信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換至機(jī)器人全局坐標(biāo)系，并采用逆運(yùn)動學(xué)實(shí)現(xiàn)指定位置的抓?。?4-15］。

圖1 排爆機(jī)器人自主抓取系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Autonomous grasping system structure of EOD robot

1.1 機(jī)械臂系統(tǒng)

如圖2 所示，本文機(jī)械臂系統(tǒng)由五自由度機(jī)械臂和車體構(gòu)成，機(jī)械臂的5 個(gè)關(guān)節(jié)由PC 機(jī)通過藍(lán)牙進(jìn)行控制，車體由遙控器控制，通過末端執(zhí)行器手爪來抓取目標(biāo)物體。在初始狀態(tài)下，機(jī)械臂的各關(guān)節(jié)角度均為0°。

圖2 排爆機(jī)器人示意圖Fig.2 Schematic diagram of EOD robot

1.2 RGB-D 深度相機(jī)

RGB-D深度相機(jī)選用Intel?RealSenseTMD435［16-17］，該相機(jī)具有小巧的外形與較高的圖像分辨率和采樣幀率，適用于近距離深度圖像的采集，D435 相機(jī)通過USB 接口與系統(tǒng)主控軟件相連接，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 Intel? RealSenseTM D435 內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.3 Internal structure of Intel? RealSenseTM D435

在圖3 中，Vision Processor D4 是D400 系列視覺處理模塊，用于控制紅外相機(jī)Left Imager、Right Imager 和RGB 顏色傳感器Color Sensor，得到RGB和立體紅外圖像。IR Projector 是紅外激光發(fā)射器，用于計(jì)算非結(jié)構(gòu)化表面的深度。

2 自主抓取系統(tǒng)運(yùn)動算法

2.1 目標(biāo)物體的三維坐標(biāo)獲取

利用深度相機(jī)得到RGB-D 深度圖像，圖像中每一點(diǎn)的二維像素坐標(biāo)(pixel[0]，pixel[1]) 可輸出為該點(diǎn)的深度，即z坐標(biāo)，從而獲得該點(diǎn)到相機(jī)中心點(diǎn)的距離S。在深度相機(jī)拍攝圖像中，每一點(diǎn)處的深度與距離如圖4 所示。其中，z1=z2，z3>z4>z5。

圖4 目標(biāo)物深度與距離的平面及立體示意圖Fig.4 Plane and 3D schematic diagram of target depth and distance

本文以相機(jī)中心點(diǎn)為原點(diǎn)，深度為z坐標(biāo)，以相機(jī)拍攝方向?yàn)橐暯?，橫坐標(biāo)為y軸，向右為正方向，縱坐標(biāo)為x軸，向下為正方向。為準(zhǔn)確得到目標(biāo)物體上某點(diǎn)的三維坐標(biāo)（x，y，z）可采取如下算法：該點(diǎn)的投影點(diǎn)到相機(jī)中心點(diǎn)的距離即為該點(diǎn)到該點(diǎn)所在平面的距離，根據(jù)像素點(diǎn)與坐標(biāo)系比例關(guān)系可得x、y坐標(biāo)，進(jìn)而得到目標(biāo)點(diǎn)的三維坐標(biāo)（x，y，z）。

2.2 機(jī)械臂的正逆運(yùn)動學(xué)

機(jī)械臂的正運(yùn)動學(xué)［18］通過在已知當(dāng)前各連桿長度和各關(guān)節(jié)類型及參數(shù)情況下，確定末端執(zhí)行器在固定坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)。反之，給定機(jī)械臂末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)求解各關(guān)節(jié)的變量，則為機(jī)械臂的逆運(yùn)動學(xué)。對于一個(gè)n軸的機(jī)械臂，第n個(gè)關(guān)節(jié)的角度為qn，第n-1 軸所在坐標(biāo)系到第n軸所在坐標(biāo)系的齊次變換矩陣為n-1Tn，則有運(yùn)動方程：

2.3 運(yùn)動坐標(biāo)系與全局坐標(biāo)系的映射關(guān)系

當(dāng)?shù)玫侥繕?biāo)物體在運(yùn)動坐標(biāo)系中的位置信息后，為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確抓取，需將運(yùn)動坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到基于機(jī)械臂底座的全局坐標(biāo)系。本文用x、y和z軸表示固定參考坐標(biāo)系（全局坐標(biāo)系）Fx，y，z，用n、o和a軸表示相對于參考坐標(biāo)系的另一個(gè)運(yùn)動坐標(biāo)系Fn，o，a［19］。假設(shè)將運(yùn)動坐標(biāo)系放置于參考坐標(biāo)系中，則運(yùn)動坐標(biāo)系的姿態(tài)可用相對參考坐標(biāo)系的3 個(gè)方向余弦來表示，即為給定運(yùn)動坐標(biāo)系原點(diǎn)在參考坐標(biāo)系中的具體位置則運(yùn)動坐標(biāo)系在參考坐標(biāo)系中的位置可表示為

當(dāng)?shù)玫竭\(yùn)動坐標(biāo)系在參考坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)后，再研究運(yùn)動中的運(yùn)動坐標(biāo)系和參考坐標(biāo)系之間的關(guān)系。

如圖5 所示，假設(shè)初始狀態(tài)下運(yùn)動坐標(biāo)系與參考坐標(biāo)系完全重合，當(dāng)點(diǎn)m位于運(yùn)動坐標(biāo)系中時(shí)，在運(yùn)動坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為（mn，mo，ma），參考坐標(biāo)系的坐標(biāo)為（mx，my，mz），則此時(shí)mx=mn、my=mo、mz=ma。運(yùn)動坐標(biāo)系繞參考坐標(biāo)系的x軸旋轉(zhuǎn)θ角度，由旋轉(zhuǎn)示意圖可得：

圖5 坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)示意圖Fig.5 Schematic diagram of coordinate system rotation

同理，運(yùn)動坐標(biāo)系繞參考坐標(biāo)系的y軸和z軸旋轉(zhuǎn)的矩陣形式為：

坐標(biāo)系間的復(fù)合變換是由當(dāng)前運(yùn)動坐標(biāo)系或固定參考坐標(biāo)系的一系列繞軸旋轉(zhuǎn)變換和沿軸平移變換所組成的，任何變換都可以分解為按一定順序的一組旋轉(zhuǎn)變換和平移變換［20］。假設(shè)點(diǎn)mn，o.a固定在運(yùn)動坐標(biāo)系上，開始時(shí)運(yùn)動坐標(biāo)系的原點(diǎn)與參考坐標(biāo)系的原點(diǎn)重合，運(yùn)動坐標(biāo)系中的點(diǎn)m會隨著運(yùn)動坐標(biāo)系相對于參考坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)或者平移而相應(yīng)改變。其中，存在有轉(zhuǎn)換關(guān)系T，滿足假設(shè)旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系按一定順序先繞x軸旋轉(zhuǎn)α度，再接著分別沿x、y、z軸平移[s1，s2，s3]，然后繞y軸旋轉(zhuǎn)β度，最后繞o軸旋轉(zhuǎn)θ度，則變換關(guān)系為：

坐標(biāo)系在空間中的兩種運(yùn)動形式旋轉(zhuǎn)（Rev）和平移（Mov）運(yùn)算方法由上述推導(dǎo)過程已知。

假設(shè)機(jī)械臂手爪要到達(dá)M點(diǎn)抓取物體，則必須向M處移動。機(jī)械臂底座相對于世界坐標(biāo)系U的位置用坐標(biāo)系R表示，機(jī)械臂某個(gè)關(guān)節(jié)A處用坐標(biāo)系A(chǔ)表示，機(jī)械臂相機(jī)所在處用坐標(biāo)系H表示，機(jī)械手用坐標(biāo)系E表示，則坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系可用式（7）表示：

因?yàn)橄鄼C(jī)放置在機(jī)械臂的第四關(guān)節(jié)上，相對于手爪的位置也是確定的，所以變換HTE是已知的，則有變換式：

本文采用以下算法計(jì)算矩陣的逆：

2.4 運(yùn)動坐標(biāo)系與全局坐標(biāo)系的變換

基于以上討論，本文所提排爆機(jī)器人自主抓取系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)相機(jī)坐標(biāo)系H、機(jī)器人全局坐標(biāo)系（機(jī)械臂底座坐標(biāo)系）R和末端執(zhí)行器手爪的工具坐標(biāo)系E三者的動態(tài)映射關(guān)系，即RTE=RTH HTE，具體如圖6 所示。

圖6 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換流程Fig.6 Procedure of coordinate system conversion

假設(shè)在初始狀態(tài)時(shí)，相機(jī)坐標(biāo)系與機(jī)械臂底座坐標(biāo)系的各軸方向一致。其中，運(yùn)動坐標(biāo)系為相機(jī)坐標(biāo)系n、o、a，參考坐標(biāo)系為機(jī)械臂底座坐標(biāo)系x、y、z。根據(jù)機(jī)械臂當(dāng)前角度，通過正運(yùn)動學(xué)可求得相機(jī)中心點(diǎn)相對于底座的坐標(biāo)px、py、pz和姿態(tài)qy、qz，由于第五關(guān)節(jié)角度的變動不影響qx，因此qx恒等于0。

假設(shè)目標(biāo)物體上的某一點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系n、o、a中的坐標(biāo)為Pn，o，a，在機(jī)械臂底座坐標(biāo)系x、y、z中的坐標(biāo)為Px，y，z，則從與機(jī)械臂底座坐標(biāo)系x、y、z重合的位置開始，相機(jī)坐標(biāo)系n、o、a經(jīng)過一系列繞軸旋轉(zhuǎn)和沿軸平移變換可得到當(dāng)前相機(jī)坐標(biāo)系n、o、a，且變換過程如下：

步驟1n、o、a先繞z軸旋轉(zhuǎn)qy，可得Rev(z，qy)。

步驟2n、o、a再繞o軸旋轉(zhuǎn)qz，可得Rev(o，qz)。

步驟3Rev(o，qz) 再平移到(px，py，pz)點(diǎn)，可得則得到轉(zhuǎn)換關(guān)系為T=Rev(z，qy)×Rev(o，qz)×Mov(qx，qy，qz)，且該物體在機(jī)械臂底座坐標(biāo)系x、y、z的坐標(biāo)Px，y，z為Px，y，z=T×Pn，o，a。

在得到底座與相機(jī)的轉(zhuǎn)換關(guān)系后，分析機(jī)械臂抓取物體的運(yùn)動過程。已知相機(jī)所在關(guān)節(jié)用坐標(biāo)系A(chǔ)描述，目標(biāo)物體用坐標(biāo)系o、b、j描述，則有：RTA×ATE×ETo，b，j=RTA×ATH×HTo，b，j，化簡得到ETo，b，j=由于MTE，MTH已知，HTo，b，j為目標(biāo)物體在相機(jī)中的坐標(biāo)且已求得，因此可得手爪坐標(biāo)系和物體坐標(biāo)系的關(guān)系ETo，b，j。設(shè)置運(yùn)動軌跡從E到o，b，j沿直線運(yùn)動，手爪中心點(diǎn)可到達(dá)目標(biāo)物體處，此時(shí)配合手爪由張開狀態(tài)到閉合狀態(tài)并抓取目標(biāo)物體。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 目標(biāo)物體定位實(shí)驗(yàn)

本文目標(biāo)物體選擇不透明的柱狀水杯，將水杯放置在實(shí)驗(yàn)場景中，用Realsense D435 相機(jī)獲取目標(biāo)物體的深度圖，分別選取分辨率1 080×720 和640×480 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過圖7 對比看出，在機(jī)械臂可抓取范圍內(nèi)抓取時(shí)，選取分辨率640×480 的圖像不容易失真，且定位更準(zhǔn)確。

圖7 不同分辨率的配置效果對比Fig.7 Comparison of configuration effects of different resolutions

本文調(diào)用深度相機(jī)采集顏色圖，將深度圖與顏色圖對齊，選取圖中柱狀水杯上的某一點(diǎn)，得到該點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系中的三維坐標(biāo)（-18，37，58），與實(shí)際坐標(biāo)相比誤差小于1 cm，這說明目標(biāo)物體的定位更加準(zhǔn)確。

3.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換實(shí)驗(yàn)

在機(jī)械臂各關(guān)節(jié)固定角度下，相機(jī)在機(jī)械臂底座坐標(biāo)系中的坐標(biāo)和姿態(tài)如表1 所示。其中，（px，py，pz）為相機(jī)在機(jī)械臂底座坐標(biāo)系中的三維坐標(biāo)，q0、q1、q2、q3、q4為機(jī)械臂各關(guān)節(jié)當(dāng)前角度，qx為第五關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度，因?yàn)橄鄼C(jī)放置于第四關(guān)節(jié)，所以第五關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)與相機(jī)姿態(tài)無關(guān)，即qx恒為0。qy為第一關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度，qz為第二至第四關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度之和，即qy=q0，qz=q1+q2+q3。

表1 各關(guān)節(jié)固定角度下的相機(jī)坐標(biāo)與姿態(tài)Table 1 Coordinates and posture of camera with fixed angles of each joint

在得到水杯在相機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)和相機(jī)在機(jī)械臂底座坐標(biāo)系中的坐標(biāo)與姿態(tài)后，利用本文提出的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)依次記錄10 個(gè)不同位置的數(shù)據(jù)并進(jìn)行誤差分析，結(jié)果如表2所示。物體坐標(biāo)、相機(jī)坐標(biāo)和轉(zhuǎn)換后坐標(biāo)的空間關(guān)系如圖8 所示。

表2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 2 Data of coordinate conversion experiment

圖8 物體坐標(biāo)、相機(jī)坐標(biāo)與轉(zhuǎn)換后坐標(biāo)示意圖Fig.8 Schematic diagram of object coordinates,camera coordinates and converted coordinates

實(shí)驗(yàn)所得轉(zhuǎn)換到底座的坐標(biāo)與實(shí)際坐標(biāo)的關(guān)系如圖9 所示。在機(jī)械臂可抓取的范圍內(nèi)，三維方向誤差絕對值的和與目標(biāo)物體相對底座的距離呈正相關(guān)，距離越遠(yuǎn)說明誤差越大，但誤差能控制在2 cm以內(nèi)。誤差的主要來源有以下3 個(gè)方面：相機(jī)放置位置的誤差；機(jī)械臂自身運(yùn)動學(xué)和機(jī)械尺寸的誤差；相機(jī)本身的測量誤差。

圖9 坐標(biāo)及誤差示意圖Fig.9 Schematic diagram of coordinates and errors

3.3 自主抓取實(shí)驗(yàn)

在完成目標(biāo)物體的定位和坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換后，將手爪中心點(diǎn)設(shè)置為抓取點(diǎn)，并設(shè)定手爪和水杯間的運(yùn)動軌跡，在不同距離下進(jìn)行多次抓取實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。

表3 隨動視覺抓取實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 3 Results of grasping experiment of follow-up vision

由表3 可知，在誤差2 cm 范圍內(nèi)，手爪中心點(diǎn)到達(dá)抓取點(diǎn)的成功率幾乎為100%，而抓取成功率受機(jī)械尺寸和結(jié)構(gòu)的影響，當(dāng)水杯離底座較近或較遠(yuǎn)時(shí)抓取效果一般，距離在100 cm～150 cm 時(shí)可以達(dá)到最大抓取成功率85%，驗(yàn)證了本文所提系統(tǒng)的可行性和可靠性。

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文系統(tǒng)的有效性，在相同的條件下，采用傳統(tǒng)固定視覺方法進(jìn)行抓取實(shí)驗(yàn)，該方法將Realsense D435 相機(jī)固定，使得相機(jī)坐標(biāo)系與機(jī)械臂底座坐標(biāo)系的相對關(guān)系保持不變，結(jié)果如表4 所示。因?yàn)楣潭ㄒ曈X的方法可能使相機(jī)被機(jī)械臂遮擋，即相機(jī)、機(jī)械臂某部位和水杯三點(diǎn)一線，所以對抓取結(jié)果的影響較大。

表4 固定視覺抓取實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 4 Results of grasping experiment of fixed vision

實(shí)驗(yàn)對隨動視覺方法與傳統(tǒng)的固定視覺方法進(jìn)行比較，結(jié)果如圖10 所示。從圖10 可以看出，隨動視覺方法的手爪到達(dá)抓取點(diǎn)成功率和抓取成功率都有所提高，且在距離130 cm 處達(dá)到最大抓取成功率85%。

圖10 隨動視覺方法與傳統(tǒng)固定視覺方法對比Fig.10 Comparison between the follow-up vision method and the traditional fixed vision method

4 結(jié)束語

本文提出一種基于隨動視覺的排爆機(jī)器人自主抓取系統(tǒng)，采用正逆運(yùn)動學(xué)關(guān)系計(jì)算深度相機(jī)相對于機(jī)械臂底座的位置坐標(biāo)和姿態(tài)，運(yùn)用動態(tài)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法將深度相機(jī)獲取的三維坐標(biāo)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換至機(jī)械臂底座坐標(biāo)系，并對目標(biāo)物體進(jìn)行抓取實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法的抓取成功率較高，且在誤差2 cm 內(nèi)，手爪中心點(diǎn)到達(dá)抓取點(diǎn)的成功率接近100%，滿足排爆機(jī)器人抓取爆炸物的要求。為進(jìn)一步驗(yàn)證本文系統(tǒng)的有效性，在相同條件下，采用傳統(tǒng)的固定視覺方法進(jìn)行抓取實(shí)驗(yàn)，在誤差可接受范圍內(nèi)，本文系統(tǒng)與固定視覺的機(jī)械臂抓取系統(tǒng)相比，不僅解決了固定相機(jī)視覺被機(jī)械臂遮擋以及拍攝清晰度不夠的問題，而且可有效提高抓取成功率。后續(xù)將采用輪廓提取方法對目標(biāo)物體抓取方式進(jìn)行改進(jìn)，以進(jìn)一步提高抓取成功率。