王迷迷，钱 堃，朱 林，郑 英

(1.东南大学成贤学院，江苏南京 210088；2.东南大学自动化学院，江苏南京 210096)

0 引言

往返取物递送是移动作业机器人的基本功能之一。移动机器人的运动底盘和多自由度机械臂机构提供了冗余自由度，使得移动机器人手臂能够有效扩展工作空间[1-4]，并使其快速高效地达到预定位姿、实现物品抓取和递送。近年来许多研究人员利用深度视觉(RGB-D)传感器为机器人抓取提供物体三维信息。文献[5-6]提出了利用深度点云数据自动非监督的3D表面重建方法。文献[7]提出了基于颜色信息和深度信息的物体分割算法。然而受到物体所放置支撑平面和其他物体遮挡的影响，通过RGB-D传感器仅能获取单一视角点云，缺少物体完整精确的三维点云，难以精确计算手爪的空间抓取位姿。

针对二指手爪和待抓物形状特点，文献[8]基于场景颜色和深度信息进行抓取矩形计算以确定手爪的位姿和开合度。为了获取抓取姿态几何特征信息，可以采用深度视觉传感器，但需要解决如何选取适合的特征参数来表征降维手爪位姿的问题。此外，为减少视觉相机视野遮挡[9]，可采用“眼在体外”的配置形式来获取单视角物体颜色与深度点云。相比常规固定基座机械臂，移动平台本身具有较低的运动精度及自定位精度，导致重复入位定点取物时机器人“手-眼-脚”三者位姿关系不确定，因此不能简单地沿用固定基座机械臂手眼标定方法[10-11]。

为此，本文提出一种克服移动机器人自身位置不确定性的物体抓取新方法。……