01機器人抓取介紹目前機器人作為智能制造的重要組成部分，已經廣泛應用于各行各業。但是大部分機器人都是通過示教過程實現生產制造的，編程簡單快捷，不需要考慮復雜的軌跡規劃，這樣往往只能重復對固定位置的物體進行搬運或抓取，無法實現真正的智能化操作。隨著工業智能化改造的不斷深入，許多企業進行產線升級，逐漸將機器視覺技術引入生產制造過程中，應用于生產線對物料校準和定位，將視覺系統作為機器人對外界環境感知的一種輔助定位系統，就像給工業機器人裝上了眼睛，采集場景信息，由控制器進行處理、判斷，進而完成對應的控制指令。

機器人視覺抓取的目的是使用一個機械手模型(包括二指或多指夾爪，吸盤等)，以RGB或RGBD相機采集的場景圖像為輸入計算出一個最優的抓取位姿，使機械手在該位姿下可以穩定地抓取模型已知或未知的物體。其中機器人平面抓取是指限制機器人垂直桌面抓取，即為RPY角中的Roll和Pitch設為定值，抓取算法只需預測(x, y, z, yaw, width)。其中(x, y)為RGB圖像或者深度圖中的像素點位置，z為深度相機對應抓取點距離相機的深度，yaw表示機械手沿z軸的旋轉角，或機械手閉合方向與圖像水平軸的夾角；width表示機械手張開寬度。相對于6DOF位姿估計抓取算法，平面抓取算法使用更簡單的深度學習模型可以優化預測速度，提高抓取成功率。下列為機器人抓取任務的工業現場圖：

目前，各個大廠如美的庫卡、小米、華為、亞馬遜、谷歌等均在大力發展機器人結合視覺抓取在物流運輸、智能制造等領域的應用。在《中國制造2025》和“十三五規劃”等政策推動下，由“中國制造”到“中國智造”已是必然趨勢，行業外部發展環境利好，內部資本實力雄厚、薪酬可觀，且不存在中年危機等互聯網企業通病，是目前理想的就業方向。以下是某招聘網站發布的招聘需求和薪資待遇：

02如何學習

機器人平面抓取任務已廣泛應用于各行各業，如服務機器人，機器人搬運、分揀、上料等。然而由于機器人抓取任務不僅包含視覺算法，也需要熟悉機器人的建模、運動學、軌跡生成、路徑規劃等原理，知識點繁多復雜，因此不論是高校、科研院所或者是企業都尚未形成完整的知識體系。對于想學習機器人抓取的學員，只能依靠網絡上零散無序的知識片段拼湊學習，時間利用率極低。

為此，我們推出了機器人抓取課程，授課老師為某頭部智能制造公司的視覺算法工程師，具備扎實的機器人和視覺理論知識，擁有豐富的實戰經驗。課程將會在環境配置，ROS基礎，機器人基礎，平面抓取網絡，機器人抓取實戰等方面進行詳細展開。無論是理論基礎還是實踐應用，都可以使初學者或具有一定經驗的從業者從中受益，課程大綱如下：

審核編輯 ：李倩