第8卷第2期 智能系统学报 Vol.8 No.2 2013年4月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Apr.2013 D0I:10.3969/i.issn.16734785.201212038 网络出版t地址：htp://www.cnki.net/kcma/detail/23.1538.TP.20130326.0906.002.html 基于Kinect的机械臂目标抓取 韩峥2，刘华平2，黄文炳2，孙富春2，高蒙 (1.石家庄铁道大学电气与电子工程学院，河北石家庄050043；2.清华大学智能技术与系统国家重点实验室，北 京100084) 摘要：为完成机械臂在非特定环境下的自主抓取，系统采用微软公司研发的Kinect对场景内的信息进行实时检 测.通过对Kinect采集的深度信息进行背景相减法和帧差法处理可以获得目标抓取点信息.利用基于工作空间的 RT算法对机械臂末端进行路径规划，并利用梯度投影法进行逆运动学轨迹优化，求解关节轨迹.机械臂按照关节 角运动时，可完成目标的抓取.通过设计一套实时桌面清理实验系统，验证了该方法的有效性。 关键词：Kinect:目标检测：RRT:逆运动学轨迹优规；机械臂 中图分类号：TP242文献标志码：A文章编号：16734785(2013)02014907 Kinect-based object grasping by manipulator HAN Zheng'2,LIU Huaping?,HUANG Wenbing?,SUN Fuchun2,GAO Meng' (1.College of Electrical and Electronic Engineering,Shijiazhuang Railway University,Shijiazhuang 050043,China;2.Key Laborato- ry of Intelligent Technology and Systems,Tsinghua University,Beijing 100084,China) Abstract:Kinect from Microsoft is often used in the robot system for target and real-time detection in unstructured environments.Background subtraction and frame difference algorithms based on the depth information collected by Kinect are used to obtain the information of the grasp point.A Rapidly-exploring Random Tree (RRT)algorithm based on the working space was used to carry out path plan of the end of manipulator,and gradient projection algo- rithm was used to do inverse kinematics trajectory optimization.The manipulator was able to accomplish object grasping tasks according to the joint angles.An experiment system was developed to verify the effectiveness of the proposed methods. Keywords:Kinect;target detection;RRT;inverse kinematics trajectory optimization;manipulator 机器人的自主抓取大多是基于视觉的控制，例 障得物的检测[6等.本文借鉴了Kinect在机器人系 如视觉定位和视觉伺服2].如今，自主抓取研究所 统中的应用，利用其能够同时提供二维图像及深度 面临的一个重要问题是所处的非结构化环境以及自 信息的特性，简化了目标检测的内容，并通过基于工 身模型的不精确性所带来的不确定性[)]，解决这种 作空间的RRT法和梯度投影法相结合，实现了机械 问题的关键就是发展机器人所需的传感和感知系 臂的轨迹优化，避免了机械臂末端执行器运动与关 统，使其能在未知的复杂环境下动作.微软公司研制 节运动分离的情况，从而最终实现了机械臂系统自 的Kinect视觉传感器能够同时提供二维图像及深 主完成目标抓取的功能。 度信息，并且价格低廉，故被广泛应用到机器人系统 的研究中.目前，国内外在这方面的研究都取得了一 1机器人系统的构建 些进展，如机器人的导航与定位4、目标的跟踪] 本文的机器人系统是由视觉传感器、机械臂系 统及主控计算机组成，其中机械臂系统又包括模块 收稿日期：20130104.，网络出版日期：201303-26 化机械臂和灵巧手2部分.整个系统的构建模型如 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61075027) 图1所示 通信作者：韩峥.E-mail:hanzhengl212@126.com