35、基于视觉的机器人抓取技术详解

基于视觉的机器人抓取技术详解

1 深度学习在目标检测与分割中的应用

深度学习方法在 2D 和 3D 目标检测与分割任务中表现出色。例如，像 PointNet 和 PointCNN 这样使用神经网络从点云中提取特征的方法，在目标分割任务中取得了良好的效果。不过，深度学习方法存在显著的缺点，即需要大量数据进行长时间训练，且数据采集和处理过程非常耗时。但随着计算平台性能的不断提升，基于深度学习的方法仍得到了广泛应用。

2 目标抓取姿态估计

目标抓取姿态估计在增强现实、机器人技术和自动驾驶等多个领域起着关键作用，它能帮助机器人了解待抓取物体的位置和方向。目标姿态估计方法大致可分为以下四种：

2.1 基于对应关系的目标姿态估计方法

该方法主要用于纹理丰富的物体姿态估计，丰富的纹理有助于 2D 特征点匹配。具体流程如下：
1. 通过从不同角度投影现有的 3D 模型，渲染得到多个图像。
2. 利用常见的 2D 描述符（如 SIFT、SURF、ORB）进行 2D 特征提取，通过寻找观察图像和渲染图像上 2D 特征点之间的匹配关系，建立 2D 像素到 3D 点的对应关系。
3. 使用透视 - n 点（PnP）算法确定物体的姿态。
4. 当有深度图像时，问题转化为 3D 点云对齐问题，可使用流行的 3D 描述符（如 FPFH 和 SHOT）找到部分点云和完整点云之间的对应关系，通过点云对齐得到物体的粗略姿态，再使用迭代最近点（ICP）算法进行优化。

2.2 基于模板的目标姿态估计方法

与基于对应关系的方法不同，该方法不进行目标检测。其典型流程如下：
1. 通常