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基于点云的机械臂实时姿态识别

【题目】: 基于点云的机械臂实时姿态识别

【研究需求】:

目前空间机械臂主要由地面指挥中心控制，完成监测搬运、自主抓取以及更加精细化的操作。空间机械臂在空间站已经展示了强大的应用前景。但由于天地延时的存在，地面操控人员看到的下传图像和遥测信息滞后于在轨机械臂的运行状态，为了避免机械臂与其他物体碰撞造成故障，需要及时判断机械臂运行状态，这样使得空间机械臂自动判定其姿态成为一个亟需解决的问题。而且机械臂有多个摄像头，每个摄像头只能发现局部视角，无法从总体上判断机械臂运行状态，目前需要将多个摄像头的图像数据综合成3D数据来判断机械臂的运行状态，但是在3D空间姿态判别在速度上不占优势，因此需要使用3D稀疏数据-点云来进行机械臂的实时姿态识别。

【研究 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 是机械臂以及有可能碰撞的物体，通过语义分割在点云中获取物体的3D模型：包括两个阶段:获取和跟踪。采集阶段的目标是找到每个对象的模型与其对应的场景点云之间的初始最佳对齐方式。此对齐方式用于确定模型（模型裁剪）的可见侧并初始化跟踪阶段，其目的是融合摄像头和机器人的运动信息，以即使在摄像头运动期间也能保持对对象的准确实时姿态估计和潜在的遮挡, 然后使用点对点算法进行跟踪。

使用基于3D计算机视觉的方法预测机械臂所处的姿态。

使用3D计算机视觉的方法可以判断空间机械臂在空间所处的状态。

【技术指标】:

响应速度 < 1s；

能够检测碰撞等关键状态，准确率高于90%；

【成果形式】:

研究报告(含实验报告)；

仿真实验系统1套；

【研究周期】:两年

【密级】：公开

【经费概算】:

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