为了提高机械臂抓取的精度,提出一种基于Mask R-CNN的机械臂抓取最佳位置检测框架.基于RGB-D图像,所提框架通过精确的实例分割确定抓取对象的类别、位置和掩码信息,由反距离加权法在去噪后的深度图上获取中心点的加权深度坐标,构成目标对象的三维目标位置,经坐标系转换得到最终的最优抓取位置.建议的框架考虑到目标对象的姿态与边缘信息,可以有效地提高抓取性能.最后,基于UR3机械臂上的抓取实验结果验证了该框架的有效性.
机械臂抓取 目标检测 坐标匹配 MaskR-CNN