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针对传统抓取规划方法难以计算复杂轮廓物体、计算量大耗时长的弊端,以及基于深度学习的抓取规划方法物理模型简单、训练集制作耗时长的缺陷,提出了一种基于傅里叶描述子的平面物体表征及抓取规划方法。对物体进行图像采集和轮廓提取,将以散点形式表示的轮廓转化为傅里叶描述子,提取高阶项从而还原物体轮廓,构造了轮廓的参数方程。根据轮廓参数方程和接触点位置,使用不同接触模型构造抓取映射矩阵,采用凸包推进算法计算不同抓取位姿在力 力矩空间上的抓取性能指标。基于抓取性能指标,采用一种改进的粒子群方法进行抓取点规划,在二指夹持器和四指夹持器模型上进行了仿真验证。 相似文献
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