基于视觉与在线学习的收获后番茄串机器人抓取

目前，番茄串的称重和包装需要大量人工操作。自动化的主要障碍在于难以为已收获的番茄串开发可靠的机器人抓取系统。我们提出了一种抓取堆叠在箱子（收获后常见存储和运输方式，箱内相当杂乱）中番茄串的方法。该方法由一个基于深度学习的视觉系统组成，首先识别箱中的单个番茄串，然后确定茎上的合适抓取位置。为此，我们引入了具有在线学习能力的抓取位姿排序算法。在选择最有希望的抓取位姿后，机器人执行捏取抓取，无需触觉传感器或几何模型。配备手眼 RGB-D 相机的机械臂的实验室实验显示，在从一堆中拣选所有番茄串的任务中清除率达 100%。93% 的番茄串首次尝试即成功抓取，其余 7% 需要更多次尝试。