摘要：提出了一種無需對目標(biāo)物體進行預(yù)建模的迭代優(yōu)化移動抓取規(guī)劃方法.該方法通過點云相機在線對目標(biāo)物體進行立體模型測量和建模,通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)點云生成的多個候選抓取位置的抓取成功率進行評價.然后,對機器人底盤和手爪的位置和姿態(tài)進行迭代優(yōu)化,直到抓取目標(biāo)物體時機器人達(dá)到一個最優(yōu)的位形.再用A*算法規(guī)劃一條從機器人當(dāng)前位置到目標(biāo)位置的運動路徑.最后,在路徑的基礎(chǔ)上,用一種啟發(fā)式隨機路徑逼近算法規(guī)劃手臂的運動,實現(xiàn)邊走邊抓的效果.本文的深度學(xué)習(xí)抓取成功率評估算法在康奈爾數(shù)據(jù)集上取得了83.3%的精確度.所提運動規(guī)劃算法能得到更平滑、更短且更有利于后續(xù)運動的路徑.