基于深度学习的机器人抓取位姿检测模型，GRCN网络，IROS2020开源的网络复现完整代码。

vrep coppeliasim与MATLAB联合仿真机械臂抓取 机器人建模仿真 运动学动力学直线圆弧笛卡尔空间轨迹规划，多项式函数关节空间轨迹规划 ur5协作机器人抓取 机械臂流水线搬运码垛 ,V-REP Coppeliasim与MATLAB联合仿真技术：机械臂抓取与轨迹规划的建模仿真研究,V-REP Coppeliasim与MATLAB联合仿真技术：机械臂抓取与运动规划的探索,vrep; coppeliasim; MATLAB联合仿真; 机械臂抓取; 机器人建模仿真; 运动学动力学; 轨迹规划; 关节空间轨迹规划; ur5协作机器人; 流水线搬运码垛,VrepCoppeliaSim与MATLAB联合仿真机械臂抓取与轨迹规划

为提高机器人的抓取能力，实现非结构化环境中的物体定位、识别和抓取，提出了一种定位识别算法，旨在使用机器人已观察到的结果来预测未经测试的抓取的工作过程。为验证算法的精确性，利用重复抓取动作时的实际数据进行对比分析与验证。结果表明，文中提出的定位识别技术具有较高的准确性，能为高效执行抓取任务提供依据，在机器人灵敏操控方面具有积极作用。

1.2 国内外研究现状 本文通过对目标物体表面三维点云信息的获取，以及算法分析来进行位姿估计，并通 过实验进行验证。主要研究内容包括：目标物体的检测识别和机器人分拣实验两大部分。 本文将从这两个主要内容进行国内外研究现状的概述。 1.2.1 机器人分拣研究现状 机器人在箱体中抓取散乱堆放的物体在学术上被称为 RBP（Random Bing-picking）系 统[12][13]，如图 1-1 所示。典型的 RBP 系统主要分为三个部分：视觉检测识别、计算机控 制单元和机器人本体[14]。视觉检测部分主要是负责目标物体的信息采集与算法处理，得到 目标物体的位姿信息；计算机控制单元负责控制机器人运动，根据算法处理得到目标物体 的位姿信息，利用机器人末端执行器对目标物体进行分拣。目前，国内外各大企业都有自 己的各种解决方案。 图 1-1 Random Bing-picking 系统示意图 Fig. 1-1 Random Bing-picking system schematic （1）机器人分拣的国外研究现状 机器人的智能分拣技术在国外已日趋成熟，尤其是在日本、德国、瑞士和美国等国家， 他们将该技术广泛地应用于工业生产线上。日本 FANUC 公司推出基于 iRVision 的视觉系 统[15]，如图 1-2 所示，该系统能运用在 2 维和 3 维视觉环境上，它可以利用高清相机来确 定事先没有定位的零部件的确切位置，检测到目标物体原来位置与现在位置的关系，并且 在工业机器人出现问题时，可以快速的复位。在机器人收到相机发送的信号后，利用安装 在机械臂末端的特定的专用执行器对目标物体进行可靠的抓取与摆放。该系统有较好的 柔性及可靠性，组成简单且方便日后维护[16]。

深度学习在人工智能领域取得了巨大突破。 使用深度学习可以提高机器人在不确定性任务上的性能。 由于伺服电机的累积误差，机器人的手臂末端工具（EOAT）无法将物体抓住在适当的位置。 通过深度学习来研究机器人的抓握检测是值得的，而在机器人研究中已经有一些成功的实践。 我们提出了一种新颖的机器人抓握检测方法，该方法基于具有场景的RGBD图像的深度学习模型，给出了平行板机器人抓爪的抓握位置。 我们方法的最佳模型以可接受的时间速度存档了87.49％的精度。 我们的方法介绍了另一种解决机器人抓取问题的方法。

nao机器人抓取程序，python的代码程序亲测可用， 谢谢支持。

Grasping_Franka 使用Franka Emika和RealSense D435进行机器人抓取

#资源达人分享计划#

行业分类-作业装置-一种机器人抓取机构.zip

行业分类-作业装置-一种机器人抓取用的末端执行机构.zip