基于多传感器融合的抓取控制研究＊

谭建豪，宋彩霞，张 俊，胡 颖

（1.湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082；2.中科院深圳先进技术研究院 集成所认知技术研究中心，广东 深圳 518055）

现有的抓取系统大多采用双目视觉来检测定位目标物体[1－3]，然后机械臂通过特定的轨迹运动到抓取位姿，对物体进行抓取操作.然而，由于双目视觉的精度不高，容易受光线、距离和遮挡的影响，容易在抓取的过程中出现抓空、目标物体破碎或滑落等现象，因此，本文提出了以下改善抓取操作鲁棒性的方法：第一、针对抓空现象，提出了采用双目视觉进行定位，并通过安装在机械臂末端的单目相机和二指手上的红外测距传感器来协助提高定位精确，避免抓空的情况；第二、对于抓破和滑落的情况，采用精度较高的触觉传感器配合位置编码器对抓取的力-位置状态进行实时检测，并且实时反馈到抓取控制系统，以便能够实时调整抓取力的大小；最后，本文还提出了一些在抓取过程中能避免破碎和滑落的行之有效建议，并且通过实验验证了这些方法的有效性.

1 抓取控制系统的总体架构

本文使用KUKA机械臂和一个二指机械手作为硬件平台，在软件方面，本文在linux下运用C＋＋语言对各个模块进行编程，并在ROS平台下进行模块的融合和通信，实现稳定的抓取控制.控制系统的框架如下图1所示.

图1 抓取控制系统的总体框架Fig.1 Overall framework of grasping control system

视觉系统采用Bumblebee2双目视觉并配合Logitech Pro9000单目摄像头，Point Grey FWBX2－PCIEIXE220作为图像采集卡，采集目标物体的图……