使用低精度机械臂的基于深度的视觉伺服
机器人学
2016-12-13 v1
摘要
本文提出一种专用于抓取日常生活物体的视觉伺服方法。为获得经济实惠的解决方案，我们使用低精度机器人手臂。我们的方法通过使用 RGB-D 传感器来校正误差。它基于 SURF 不变特征，使我们能够以高帧率执行物体识别。我们基于深度分割定义感兴趣区域，并利用它们加速识别并提高可靠性。该系统已在真实场景中测试。尽管所有组件精度不足且环境不受控制，它在超过 95% 的试验中成功抓取了物体。
引用
@article{arxiv.1612.03784,
title = {Depth-Based Visual Servoing Using Low-Accurate Arm},
author = {Ludovic Hofer and Michio Tanaka and Hakaru Tamukoh and Amir Ali Forough Nassiraei and Takashi Morie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.03784},
year = {2016}
}
备注
To appear in SCIS & ISIS 2016 proceedings