基于单视图6维位姿估计的机器人抓取

来源：信息与控制杂志2025年第4期北京时间：

作者：白素琴, 顾健, 吕宗磊, 史金龙, 於跃成, 钱强

摘要：现实场景中物体种类多样、摆放位置随机，会导致智能机器人物体识别困难，抓取成功率不高。针对这一问题，提出一种在遮挡、同类多目标、堆叠等复杂情况下机器人抓取的方法。基于通道注意力机制ECA (Efficient Channel Attention)和残差网络ResNet (Residual Network)，设计了编解码器结构的单视图6维位姿估计网络；利用合成数据集制作方法生成了6维位姿估计和抓取训练数据集；机器人抓取控制模块根据6维位姿估计网络的输出以及手眼标定结果，控制UR5机器人实现智能抓取。在Linemod、YCB-Video以及本文合成数据集上的实验结果表明，所提方法的平均抓取成功率达到95%。

关键词：机器人抓取, 卷积神经网络, 6维位姿估计, 单视图