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作者：陈新度;徐学;高萌;孔德良;
单位：广东工业大学机电工程学院;广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室;佛山智能装备技术研究院;
摘要：为了解决机器人在未知环境中的避障规划难题，提出了一种基于视觉的三维重建与避障规划方法。通过深度相机（RealSense D435i）与机械臂组成手眼系统，首先，根据目标物体与ArUco码的相对关系，通过相机获取的ArUco标记上的特征点坐标，求解出目标物姿态；然后，改进三维重建方法，通过融合机械臂工具末端位姿和多帧点云数据，对环境进行较高精度的三维重建，作为后续规划的障碍空间；最后，应用了快速扩展随机树（RRT）的改进算法进行机械臂的避障运动规划。研究搭建了仿真及控制平台，来进行验证。实验表明：环境三维建模的精度维持在8mm以内，避障成功率为96.5%，平均规划时间为1.2s，验证了方法的可行性。
关键词：工业机器人;;视觉定位;;三维重建;;避障规划;;ROS
基金资助：2019年佛山市核心技术攻关项目—新一代智能工业机器人研发与应用（19200010011367）
