机械臂抓取从入门到实战课程(理论+源码)课程（机械臂抓取原理）

01 机器人抓取简介目前，机器人作为智能制造的重要组成部分，已广泛应用于各行各业。然而，大多数机器人是通过教学过程制造的。编程简单、快速，无需考虑复杂的轨迹规划。这样，它们只能在固定位置重复搬运或抓取物体，无法实现真正的智能操作。随着工业智能化改造的不断深入，不少企业对生产线进行了升级改造，并逐步将机器视觉技术引入到制造过程中。应用于生产线进行物料标定和定位，视觉系统作为机器人感知外部环境的辅助。定位系统就像给工业机器人安装眼睛，采集场景信息，由控制器进行处理和判断，然后完成相应的控制指令。

机器人视觉抓取的目的是利用机械臂模型（包括两指或多指夹具、吸盘等），以RGB或RGBD相机采集的场景图像作为输入，计算出最佳抓取姿势，从而机械臂可以在该姿势中稳定地抓取模型已知或未知的物体。机器人平面抓取是指限制机器人垂直桌面抓取，即将RPY角度中的Roll和Pitch设置为固定值，抓取算法只需要预测(x,y,z,yaw,width)。其中(x,y)是RGB图像或深度图中的像素位置，z是深度相机对应抓取点距相机的深度，yaw表示机械臂沿z轴的旋转角度，或机械手的闭合方向与图像水平轴之间的距离。角度； width 表示机械手的开口宽度。与6DOF位姿估计抓取算法相比，平面抓取算法采用更简单的深度学习模型，优化预测速度，提高抓取成功率。以下是机器人抓取任务的工业场景图：

目前，美的库卡、小米、华为、亚马逊、谷歌等各大厂商都在大力发展机器人结合视觉抓取在物流、交通、智能制造等领域的应用。在“中国制造2025”、“十三五”规划等政策推动下，从“中国制造”向“中国智造”转型已成为必然趋势。行业外部发展环境良好，内部资本实力雄厚，薪资可观，且存在中年危机等互联网公司的通病，是目前较为理想的就业方向。以下为某招聘网站公布的招聘要求及薪资待遇：

02如何学习

机器人平面抓取任务已广泛应用于各个行业，如服务机器人、机器人搬运、分拣、装载等。然而，由于机器人抓取任务不仅包括视觉算法，还需要熟悉机器人建模、运动学、轨迹生成、路径规划等原理，知识点众多且复杂，无论是大学、科研院所还是企业都尚未形成完整的知识体系。对于想要学习机器人爬行的学生来说，只能依靠网络上碎片化、无序的知识片段来学习，时间利用率极低。

为此，我们推出了机器人抓取课程。老师是来自某头部智能制造公司的视觉算法工程师。具有扎实的机器人学和视觉理论知识以及丰富的实践经验。课程将从环境配置、ROS基础、机器人基础、平面抓取网络、机器人抓取练习等方面详细进行。无论是理论基础还是实际应用，初学者或者有一定经验的从业者都能从中受益。课程大纲如下：

审稿人：李茜