机械臂视觉实时抓取 轨迹规划

### 关于机械臂通过视觉进行实时抓取及轨迹规划

#### 获取物体位姿信息
为了使机械臂完成抓取任务，需先利用图像处理技术获得物体在相机坐标系下的位置和姿态，并将其转换至机械臂基座坐标系下形成完整的位姿数据[^1]。

#### 进行逆运动学求解
由于上述所得的位姿信息属于笛卡尔空间范畴，而关节空间内的轨迹规划算法难以直接适用。为此，应借助逆运动学计算得出相应的关节角度目标值作为后续操作的基础输入参数。

#### 应用关节空间轨迹规划算法
当获得了预期达到的目标关节角之后，则可以调用专门针对关节变量设计好的路径优化方案来指导实际动作执行过程中的变化规律。

#### 综合运用多种关键技术
在整个过程中还涉及到其他方面的能力构建，比如采用OpenCV库来进行必要的图像预处理工作；实施手眼标定确保两者间相对关系稳定可靠；依靠ROS框架或者MoveIt!工具集辅助完成复杂的动态调整计划制定等环节[^2]。

import cv2 as cv
from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

def get_object_pose(image):
    # 使用计算机视觉方法识别并返回物体的位置和姿态
    pass
    
def inverse_kinematics(target_position, target_orientation):
    # 定义函数用于解决给定末端效应器期望状态时各关节的角度问题
    def equations(vars):
        eqns = []
        for i in range(len(joint_angles)):
            eqn = ...  # 建立方程组描述几何约束条件
            eqns.append(eqn)
        return eqns
        
    joint_angles_guess = [...]  # 提供初始猜测值列表
    solution = fsolve(equations, joint_angles_guess)
    
    return solution.tolist()

if __name__ == "__main__":
    image = cv.imread('object_image.png')
    obj_pos, obj_orient = get_object_pose(image)

    joints_target = inverse_kinematics(obj_pos, obj_orient)