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机器视觉3D无序堆叠抓取是一种结合三维视觉感知、人工智能算法和机器人控制的技术，旨在从杂乱无序堆叠的物体中识别、定位并抓取目标物体。该技术广泛应用于工业自动化（如物流分拣、装配制造）、仓储管理、食品加工等领域，解决了传统二维视觉或固定规则堆叠场景下的抓取难题。
核心组成与技术流程
3D视觉感知
传感器：使用深度相机（如结构光、ToF、双目视觉）、激光雷达等设备获取场景的3D点云数据。
点云处理：通过去噪、分割、配准等算法重建物体的三维空间信息，生成高精度环境模型。
物体识别与位姿估计
分割与分类：利用深度学习（如PointNet、PointCNN）分割点云中的独立物体，识别类别。
位姿估计：计算物体在三维空间中的位置和姿态（6D位姿：x, y, z, roll, pitch, yaw），常用算法包括ICP（迭代最近点）、基于特征匹配或端到端神经网络（如PVN3D）。
抓取规划与避障
抓取点生成：根据物体形状、重心、夹爪特性生成可行抓取点（如基于几何分析或强化学习）。
路径规划：结合机械臂运动学与动力学，规划无碰撞路径（RRT、A算法等）。
动态调整：实时更新物体位置（如因堆叠滑动导致的变化）