基于虚拟空间三维体素—语义地图的机械臂任务规划

任务规划算法是机械臂在未知环境下具备抓取能力的基础，为此提出一种基于三维体素—语义地图的机械臂虚拟空间任务规划方法。在获取完整点云场景的基础上，利用基于掩码区域的卷积神经网络实现目标检测与实例分割，构建由三维点云、语义信息、三维计算机辅助设计模型组成的体素-语义混合地图；优化A~*算法完成机械臂末端执行器最优路径规划，利用贝塞尔曲线完成轨迹优化；探究抓取不同几何体时的机械臂末端位姿，分解抓取、放置等复杂任务，形成基于语义驱动的空间任务规划。在虚拟空间通过仿真试验，表明了所提算法的有效性和快速性，同时该算法可支撑机械臂执行各种复杂的抓取任务，并提升机械臂的智能水平。