面向软体机械臂抓取的单目深度估计方法

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。