机械臂抓取相关博客

最新推荐文章于 2025-03-22 20:06:06 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 手眼协调系统
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142533861
本文深入探讨了当前机械臂抓取领域的最新突破、实际应用案例和面临的挑战，以及对未来技术发展的展望。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【机械臂视觉抓取从理论到实战】
vor234的博客
10-23 3790
首先声明一下，此项目是参考B站哈萨克斯坦UP的【机械臂视觉抓取从理论到实战】 此内容为他研究生生涯的阶段性成果展示和技术分享，所有数据和代码均开源。所以鹏鹏我特此来复现一下，我采用的硬件与之有所不同，UP主使用UR5，我实验室采用的是UR3，下面列出相关材料 UR3CB3.12:https://www.universal-robots.cn/cb3/ 【UR3系统升级到CB3.12附带URcap1.05】硬件支持代码支持 jacquard数据集：https://pan.baidu.com/s/1524HrV
【详细讲解 附全部代码】【openmv控制三自由度机械臂抓取物品】硬件+软件
qq_45037925的博客
06-08 2万+
实现功能 机械臂抓取一定范围内任意位置的物品，将其放到指定位置 物品以形状和颜色区分
机械臂抓取过程
09-30
这份代码基于stm32芯片结合平衡小车之家的库函数开发的舵机机械臂，抓取过程的。
机械臂手眼抓取
qq_35224449的博客
10-20 2358
机械臂手眼抓取 1.机械臂运动学分析：坐标系建立、正运动学分析、逆运动学分析； 2.相机标定，图像坐标转成机械臂坐标系； 3.stm32步进电机角度控制。 实际效果视频： 我在闲鱼发布了【机械臂 定点抓取资料】 复制这条消息后，打开闲鱼€sOzsYqRAjYL€后打开闲鱼 ...
基于ros2与moveit2开发的yolo识别抓取虚拟机械臂
无垠宇宙
03-22 1440
YOLO机械臂仿真是一种结合了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法与机械臂控制的智能化仿真系统。该系统通过YOLO实时检测环境中的目标物体，并结合机械臂的运动规划与仿真，实现自动化的抓取、分拣、装配等任务。该应用广泛应用于工业自动化、智能仓储、机器人教育等领域，为机械臂的智能化操作提供了高效、精准的解决方案。在仿真环境中，YOLO算法能够快速识别目标物体的位置和类别，并将这些信息传递给机械臂控制系统。机械臂根据目标的位置和姿态，自动规划运动路径，完成抓取或操作任务。
目标定位程序实现
MR_Colorful的博客
01-04 2381
机器人视觉系统标定是保证机器人精确运动和控制的关键环节之一。通过对机器人的运动学进行分析，可以精确计算出机器人末端执行器的位姿信息，从而实现对目标的精准定位和控制。相机标定是计算机视觉和图像处理中的重要步骤，标定可以去除相机镜头引入的畸变，确保图像信息的准确性。本文对机器人的运动学进行详细分析，并构建其运动学模型。对相机进行标定得到相机的内外参数，并通过手眼标定建立末端执行器相对于基准坐标系的变换关系，将相机获取的目标位置坐标转换到机器人坐标系中，为机器人进行抓取操作提供位置信息。
从零开始的机械臂yolov5抓取gazebo仿真（四）
qq_48427527的博客
03-20 1万+
实现gazebo与moveit的联合仿真
六自由度机械臂抓取动作仿真与代码解析：抓取动画、关节参数变化及轨迹图解详解,六自由度机械臂抓取动作仿真指南：掌握两套代码实现动画与轨迹图模拟学习攻略,六自由度机械臂抓取动作仿真-8 两套关于抓取动作的
02-15
在众多的应用场景中，机械臂的抓取动作显得尤为重要，它直接关系到机械臂能否准确、高效地完成既定任务。 在机械臂抓取动作的仿真研究中，通常需要模拟机械臂在抓取过程中的动作动画、关节参数的变化以及轨迹图。...
openmv控制机械臂，抓取不同形状和颜色的物品并分类摆放
06-08
查看我的博客获取介绍，博客里面有程序，当然支持一下也好啦，感谢。 openmv控制机械臂，抓取不同形状和颜色的物品并分类摆放。
六自由度机械臂抓取动作仿真指南：掌握两套代码实现动画与轨迹图模拟学习手册,六自由度机械臂抓取动作仿真-8 两套关于抓取动作的代码，包括抓取动画、关节角、角速度、角加速度的变化仿真、以及抓取轨迹图 简单
01-18
此外，图片文件如.jpg的加入，更加直观地展示了机械臂抓取动作的视觉效果，而.txt格式的文件则可能包含了技术博客文章和探索内容，为读者提供了更多关于机械臂抓取动作仿真的背景知识和研究资料。 六自由度机械臂...
双目视觉引导的廉价机械臂全自动抓取动图.gif
10-16
就一张动图，啥也没有，另有用处，谢谢
基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法
04-30
提出了一种多物体环境下基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法。首先为了降低深度学习算法YOLOv2检测多物体边界框重合率和3D距离计算误差，提出了一种改进的YOLOv2算法。利用此算法对图像中的目标物体进行检测识别，得到目标物体在RGB图像中的位置信息； 然后根据深度图像信息使用K-means++聚类算法快速计算目标物体到摄像机的距离，估计目标物体大小和姿态，同时检测机械手的位置信息，计算机械手到目标物体的距离； 最后根据目标物体的大小、姿态和到机械手的距离，使用PID算法控制机械手抓取物体。提出的改进YOLOv2算法获得了更精准的物体边界框，边框交集更小，提高了目标物体距离检测和大小、姿态估计的准确率。为了避免了繁杂的标定，提出无标定抓取方法，代替了基于雅克比矩阵的无标定估计方法，通用性好。实验验证了提出的系统框架能对图像中物体进行较为准确的自动分类和定位，利用Universal Robot 3机械臂能够对任意摆放的物体进行较为准确的抓取。
unity 机械臂控制（二）——抓取物体(工程文件)
05-30
基本操作 鼠标右击模型，抓取该模型，再次右击空地，放下模型到该点。
移动机械臂动力学控制与基于视觉的物体抓取
07-07
移动机械臂动力学控制与基于视觉的物体抓取
halcon机械臂抓取程序
12-02
利用halcon软件，6轴机械臂进行抓取螺丝的程序可结合halcon实例来进行手眼标定后的抓取任务。具体程序放在
机器人手眼协调——机械臂自主抓取物体
草帽BOY的博客
06-10 5万+
KinectV2作为视觉输入，获取目标物体以及机械臂各关节在三维空间中的位置，结合几何运动学和数据训练方法实现机械臂自主抓取目标物体。
从零开始的机械臂yolov5抓取gazebo仿真（六）
qq_48427527的博客
05-23 1万+
对grasp.py进行简单概述
视觉机械臂自主抓取全流程
热门推荐
knightsinghua的博客
06-17 6万+
视觉机械臂是智能机器人的一个重要分支，它主要包括控制芯片、驱动电路、机械臂、相机等部分。自主抓取是指，在没有人为干预的情况下，视觉机械臂系统通过摄像头获取到目标物体的位置，并且通过驱动机械臂来完成对于目标物体的抓取任务。........................
Google X开源抓取机械臂，无需人工标注就能一眼找到目标零件[转]
light169的专栏
05-26 613
【转自】谷歌 Google X 开源抓取机械臂，无需人工标注就能一眼找到目标零件，正确率达 87.8%_ 机械臂常见，但你见过这么聪明的吗？ 从工作台上一眼找到合适的螺母、稳稳拿住。 再送到目标螺杆上，整个动作一气呵成： 即使是相似度极高的两个部件，也能准确区分并“揪”出正确的那个： 要知道，平时我们自己做实验、或是拼装没见过的机械零件时，面对各个相似的零件都可能拿错，更何况机器人。 （想象一下拼装乐高零件的痛苦） 但这只机械臂没有使用过任何人工标注，就能从模拟器立刻迁移到...
机械臂抓取 pdf
最新发布
05-19
### 关于机械臂抓取技术 PDF 资料下载 对于机械臂抓取技术的学习，可以参考苏黎世大学 Robotics and Artificial Intelligence Laboratory (RAILAB) 提供的相关资源[^1]。该实验室专注于机器人学和人工智能领域研究，其官方网站可能提供一些学术论文和技术报告的下载链接。 此外，在实践方面，可以通过博客文章《机械臂视觉抓取从理论到实战》系列获取更多实用信息[^2]。这些教程涵盖了 GRCNN 抓取网络的应用以及 Jacquard 数据集的制作与训练等内容。如果希望深入理解并获得具体实现方法，则建议关注以下几点： #### 如何找到合适的 PDF 文档？ 1. **访问官方机构网站** RAILAB 的官网通常会发布最新的研究成果和技术文档，可以直接在其出版物页面寻找相关内容[^1]。 2. **利用搜索引擎优化查询** 使用关键词组合如 “Mechanical Arm Grasping Technology PDF” 或者中文版 “机械臂抓取技术 pdf”，加上限定条件比如 `site:.edu` 来优先检索教育类站点的内容。 3. **查阅公开课程材料** 许多高校开设有关机器人控制、计算机视觉等相关课程时都会上传讲义至 Moodle 平台或其他共享空间；尝试通过 MOOCs（Massive Open Online Courses）平台查找是否有免费开放版本可用。 4. **加入专业技术社区** GitHub 上存在大量开源项目及其配套说明文件(.md)，其中不乏高质量教学指南形式存在的 README 文件可供阅读学习。另外像 ResearchGate 这样的科研社交平台上也可能有作者分享自己的工作成果副本允许个人用途下的合法传播。 以下是基于 Python 实现的一个简单脚本用于批量爬取网页中的 PDF 链接作为示例代码展示如何自动化收集潜在目标源之一的方法: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_pdfs(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') links = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if href.endswith('.pdf'): # Filter only .pdf files full_url = f"{url}/{href}" if not href.startswith(('http', '/')) else href links.append(full_url) return links if __name__ == "__main__": target_website = input("Enter the website URL to scrape PDFs from:") pdf_links = fetch_pdfs(target_website) print("\n".join(pdf_links)) ``` 此程序能够帮助快速定位某些特定域内的所有可下载 PDF 地址列表以便进一步筛选甄别有用部分进行保存操作前先确认版权归属情况再决定是否继续下一步动作流程图绘制出来更加清晰明了一些吧？ ---
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