1、隨著國內電商與物流行業(yè)的蓬勃發(fā)展，倉儲自動化已成為當前機器人領域的一個熱門研究方向。電商巨頭亞馬遜通過采用Kiva機器人，將傳統的倉儲系統轉換成了貨柜自動搬運和人工分揀貨柜中物品兩個部分。而人工分揀目前已成為倉儲自動化的瓶頸，如何實現機器人替代人工進行自動分揀，已然成為一個亟待解決的問題。為此亞馬遜從2015年開始，已連續(xù)舉辦多屆抓取挑戰(zhàn)賽以期解決該問題。
　　貨柜物品自動分揀需要解決機械臂的實時運動規(guī)劃、機器人系統現場快速標定、

2、機械爪的抓取規(guī)劃等問題，本文圍繞以上幾個問題展開研究，主要研究成果有以下幾點:
　　1.設計了一套由單軸、Kinova機械臂、KG-3機械手共同組成的用于自動化倉儲的機器人系統，提出了一種多目標規(guī)劃加速的軌跡規(guī)劃算法。該算法通過將貨柜中不同目標位姿或者預抓取位姿附近的不同位姿同時規(guī)劃來實現多目標規(guī)劃加速。通過在機械臂安裝構型設計階段應用該算法，貨柜單格子所有位姿規(guī)劃的耗時從3小時縮減到了半個小時左右，從而大大提高了機械臂安裝構型設

3、計的效率。
　　2.針對現有手眼標定算法在z軸上具有較大誤差的問題，提出了一種融合深度信息的手眼標定算法。該算法利用標定板棋盤格上RGB角點對應的點云信息，僅通過平面旋轉、平移等幾何變換來估計標定板三維位姿。該算法不僅使標定結果在x、y、z三個軸上都有較高的精度，而且大大提高了手眼自動標定算法的收斂速度。
　　3.針對現有基于解析的抓取規(guī)劃算法給出的最優(yōu)抓取位姿不準確，現有基于學習的抓取規(guī)劃算法規(guī)劃時間過長、受光照影響大等問