基于改进SIFT算法的机械臂识别抓取研究

简介

为解决水下机器人进行水下目标物识别时,存在的计算速度慢、抗噪声能力差等问题,提出一种基于SIFT和FLANN的图像识别算法,并在自主研发的机械臂平台上进行验证。使用改进算法提高目标识别的准确率;基于D-H法建立机械臂模型进行运动学分析,实现系统优化控制。利用机械臂进行多组抓取实验。结果表明:所提方法不仅可以准确地识别海参,同时可以自动调节识别框的位置,提高机械臂抓取的成功率,验证了该算法的有效性。