基于视觉的机器人抓取相关论文与代码：Vision-Based-Robotic-Grasping

简介：
本项目汇集了多种基于视觉的机器人抓取技术的相关论文和源代码，旨在为研究者提供一个全面的学习和开发平台。 基于视觉的机器人抓取技术依赖于在相机坐标系中的6D（六自由度）抓手姿态来确定目标对象的基本信息。这个姿态包括3D空间位置以及旋转方向，用于执行精确的物体抓取操作。 根据不同的应用场景和需求，针对6D抓手姿势的估计可以分为两大类：2D平面抓取与全维度（6DoF）抓取。在2D平面抓取中，目标对象被假设为位于一个二维工作平面上，并且从单一方向进行接触；因此，在这种情况下，原本复杂的六维数据简化为了三维信息——即物体的位置坐标和旋转角度。 对于评估如何抓住特定点以及确定最优的握持姿态的方法也已得到研究。在6DoF抓取中，机器人可以自由地从任何角度、位置去拾起目标物；因此，在这种类型的抓取任务里，完整的六维数据是不可或缺的。 根据获取到的数据类型的不同（即完整形状模型或单个视图下的点云），现有技术又进一步被划分为基于局部点云的方法和基于整体形态的方法。前者涉及通过算法预测可能的有效握持方式或者从已有的数据库中寻找合适的抓取方法；后者则侧重于利用6D姿态估计技术和物体的三维重建来实现精确的抓取。 总体而言，当前的研究主要集中在如何提高机器人在各种条件下的抓取效率和成功率上。