Sistema de preensão robótica utilizando Redes Neurais Convolucionais e Primitivas Geométricas
Abstract
Neste trabalho sera apresentado um método de preensão robóotica baseado em informação visual RGB+D, utilizando uma rede neural convolucional e nuvem de pontos. A rede neural, com arquitetura SSD512, detectaráa o objeto em imagem RGB e a área detectada na imagem será utilizada como referência na nuvem de pontos para isolar o objeto desejado do ambiente. Após o isolamento, um algoritmo de preensão robótica baseado em primitivas geométricas será aplicado para estimar a pose do objeto, permitindo a tarefa de preensão. Para validar o sistema, testes com peças feitas em uma impressora 3D e o braço robótico UR5 foram utilizados, onde foi demonstrado que a combinação dos algoritmos permite detectar objetos na nuvem de pontos, validando o desempenho do sistema proposto.