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【24h】

Dexterous Grasping by Manipulability Selection for Mobile Manipulator With Visual Guidance

机译：具有视觉指导的移动机械手操纵性选择的灵巧抓取

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Industry 4.0 demands the heavy usage of robotic mobile manipulators with high autonomy and intelligence. The goal is to accomplish dexterous manipulation tasks without prior knowledge of the object status in unstructured environments. It is important for the mobile manipulator to recognize and detect the objects, determine manipulation pose, and adjust its pose in the workspace fast and accurately. In this research, we developed a stereo vision algorithm for the object pose estimation using point cloud data from multiple stereo vision systems. An improved iterative closest point algorithm method is developed for the pose estimation. With the pose input, algorithms and several criteria are studied for the robot to select and adjust its pose by maximizing its manipulability on a given manipulation task. The performance of each technical module and the complete robotic system is finally shown by the virtual robot in the simulator and real robot in experiments. This study demonstrates a setup of autonomous mobile manipulator for various flexible manufacturing and logistical scenarios.
机译：工业4.0要求大量使用具有高度自治性和智能性的机器人移动操纵器。目的是无需事先了解非结构化环境中的对象状态即可完成灵巧的操作任务。对于移动机械手而言，重要的是要识别和检测对象，确定操纵姿势并快速，准确地调整其在工作空间中的姿势。在这项研究中，我们使用来自多个立体视觉系统的点云数据开发了一种立体视觉算法，用于物体姿态估计。提出了一种改进的迭代最近点算法用于姿态估计。通过姿势输入，研究了算法和几种标准，供机器人通过在给定的操纵任务上最大化其可操纵性来选择和调整其姿势。最终，仿真器中的虚拟机器人和实验中的真实机器人将展示每个技术模块和整个机器人系统的性能。这项研究演示了针对各种灵活制造和物流场景的自主移动机械手的设置。

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