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nano机器人2:机械臂的视觉抓取

前言

参考链接: 【机械臂入门教程】机械臂视觉抓取从理论到实战
在这里插入图片描述
GRCNN
通过神经网络,先进行模型训练,在进行模型评估。
机械臂逆运动学求解
所有串联型6自由度机械臂均是可解的,但这种解通常只能通过数值解法得到,计算难度大,复杂度高。因此,在确定逆运动学解法前,我们有必要探究机械臂逆运动学问题的解析解是否存在,Pieper判据是机器人领域常用的一种用于判断解析解存在性的判据。
Pieper在其论文中指出:6自由度机械臂存在解析解的充分条件是相邻的三个关节旋转轴相交于一点。为满足这一条件并降低控制成本,市面上的大部分机械臂均依此设计,具有特定的结构,如带有球形腕的机械臂,如下图所示。

1.环境搭建

ubuntu下,python+conca+torch。

2.GRCNN代码讲解

3.手眼标定

相机内参-像素坐标与实际坐标转换

上位机与相机通讯

编程控制机械臂

抓取算法部署

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