基于高斯混合模型的工业机器人适应性抓取

作者：刘正勇; 陈友东; 王广炎高斯混合模型适应性抓取机器人控制机器人视觉

摘要：在机器人抓取物体的过程中,机器人要调整自身的位姿,以适应物体位姿的变化。提出了一种基于高斯混合模型的适应性抓取方法,实现了机器人在较大工作区域中对物体的抓取。该方法采用高斯混合模型进行建模,构建物体的观测变量与机器人关节变量之间的映射关系。机器人抓取物体时,首先通过相机获取物体的观测变量,分别计算各个高斯分布下该观测变量的生成概率,选取后验概率最大的分布对应的高斯过程回归得到适应性的机器人关节角度。实验结果表明,采用高斯混合模型建模,比采用单一的高斯过程建模能够使机器人更好地实现适应性抓取。

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