基于部分点云表示的机械夹爪对未知物体的通用抓取

我们提出了一种通用抓取算法，该算法利用点云（即一组点及其各自的表面法向）来发现由机械夹爪执行的多种抓取类型的抓取位姿解，且近乎实时。该算法引入了两个思路：1）利用手指接触法向的直方图来表示抓取的“形状”，以在物体表面法向直方图中引导夹爪朝向搜索；2）将夹爪和物体的体素网格表示进行互相关以匹配手指接触点，即抓取的“尺寸”，从而发现抓取位姿。诸如与邻近物体碰撞等约束可选择性地纳入互相关计算中。我们通过仿真与实验表明：1）三种抓取类型的抓取位姿可在近实时下求得；2）对于部分与完整点云扫描，抓取位姿解在体素分辨率变化时保持一致；3）所规划的抓取可由机械夹爪执行。