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机械臂抓取场景地图构建

📚 共计 30 章节

机械臂抓取场景地图构建概述、应用领域、课程目标与学习路径

坐标系基础

世界坐标系、机器人基坐标系、工具坐标系、用户坐标系定义与转换

传感器选型

2D相机、3D深度相机、激光雷达、力觉传感器在抓取中的应用

传感器选型

内参标定、外参标定、手眼标定（Eye-in-Hand vs Eye-to-Hand）

点云数据基础

点云数据结构（PCL）、点云可视化、点云文件格式（PCD/PLY）

点云预处理

体素滤波降采样、统计滤波去噪、直通滤波、半径滤波

滤波降采样

ICP算法原理、ICP变种（Point-to-Plane, Generalized ICP）、粗配准与精配准

平面分割与物体提取

RANSAC算法、平面模型拟合、欧几里得聚类提取

基于模板匹配的物体识别、基于深度学习的物体检测（YOLO/PointNet++）

识别深度学习

PnP问题求解、最小二乘法、SVD分解求旋转矩阵

抓取姿态生成

基于几何的抓取点计算、力封闭抓取、抓取质量度量

抓取力封闭

AABB包围盒、OBB包围盒、GJK算法、FCL库使用

运动规划基础

关节空间规划、笛卡尔空间规划、梯形速度规划、S形速度规划

运动规划速度

路径规划算法

RRT、RRT*、PRM、A*算法在机械臂中的应用

逆运动学求解

解析法（Pieper准则）、数值法（雅可比迭代）、IKFast库

正运动学建模

DH参数法、改进DH法、齐次变换矩阵推导

工作空间分析

蒙特卡洛法采样、可达空间可视化、灵巧工作空间

工作空间蒙特卡洛

场景语义地图构建

语义分割、物体标签化、场景图（Scene Graph）构建

语义场景图

动态场景处理

移动物体跟踪、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法

多传感器融合

扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波

仿真环境搭建

CoppeliaSim（V-REP）基础、ROS + Gazebo联合仿真

话题通信、服务通信、动作通信、TF树管理

Setup Assistant、规划组配置、OMPL规划器调用

抓取规划库

GraspIt!、Dex-Net、PyBullet抓取仿真

抓取库仿真

视觉伺服控制

基于位置的视觉伺服（PBVS）、基于图像的视觉伺服（IBVS）

视觉伺服PBVS

力控与柔顺控制

阻抗控制、导纳控制、力位混合控制

系统集成实战

相机-机械臂联合标定、抓取流水线搭建、ROS节点通信

抓取成功率、规划时间、定位精度、鲁棒性测试

强化学习抓取、模仿学习、数字孪生、边缘计算部署

课程总结与项目实战

综合项目——从零搭建一个完整的抓取场景地图构建系统