机床与液压

作者：吴继春，曹楚源?，杨永达，范大鹏

单位：湘潭大学机械工程与力学学院；湘潭大学机械工程与力学学院；湘潭大学机械工程与力学学院；国防科技大学智能科学学院

关键词：视觉引导;运动控制;位姿估计;PLCopen规范

基金：国家自然科学基金区域创新联合基金项目（U19A2072）

为解决传统机械臂抓取依赖预设位姿、缺乏实时感知能力的问题，提出一种融合视觉位姿估计与PLC运动控制的抓取系统。采用自监督预训练与跨模态对比学习方法，通过双分支编码器与双向注意力机制融合RGB-D数据，实现类别级物体位姿估计。基于PLCopen规范开发模块化运动控制功能，结合手眼标定完成系统集成。实验结果表明：视觉位姿估计平均位置误差为(3.68,3.14,4.36) mm，姿态误差为(1.70°,1.41°,1.94°)；机械臂实际执行平均位置误差为(0.13,0.15,0.14) mm，姿态误差为(0.35°,0.16°,0.31°)；相较StereoSGBM与ELAS算法，平均位置误差分别降低28%与24%，姿态误差分别降低31%与23%，帧率达13 FPS。该系统在少样本条件下实现了毫米级抓取精度，具备良好鲁棒性与应用潜力。

来源：2026年第4期

《机床与液压》期刊编辑部

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