面向软体机械臂抓取的单目深度估计方法

作     者：张竞豪 邓礼楠 沈逸 ZHANG Jinghao;DENG Li’nan;SHEN Yi

作者机构：华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074 华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2024年第31卷第2期

页      面：352-358页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52188102) 

主　　题：软体机器人 单目深度估计 机器人抓取 

摘      要：软体机械臂在非结构化环境中执行物体抓取任务时,具有柔顺性和安全性的优势。但由于传统的立体视觉系统难以安装在软体机械臂上,软体机械臂获取目标物体的三维位置仍存在挑战。首先,建立了描述软体机械臂运动状态和目标物体位置的协作坐标系模型。随后,提出了一种改进运动恢复结构的单目深度估计方法:①针对深度估计的实时性要求,提出采用主成分分析-尺度不变特征变换(principal component analysis-scale invariant feature transform,PCA-SIFT)方法对特征描述符降维;②将机械臂末端的移动距离作为约束恢复深度估计的真实尺度。最后,通过实验验证了所提出的协作坐标系和深度估计方法的有效性。实验结果表明,所提深度估计方法在多种光照和遮挡环境中,特征匹配时间缩短了16.02%,平均误差控制在5 mm以内。