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（1）Res-GGCNN2抓取位姿估计算法与残差连接改进：
为了在无人餐厅中准确抓取碗和筷子等餐具，提出了基于改进GGCNN2的抓取位姿估计网络。原GGCNN2由两个平行的卷积分支分别预测抓取质量、角度和宽度。我们引入了两层残差连接到主干网络，缓解梯度消失并增强了特征提取能力。网络输入为RGB-D图像，输出为每个像素点的抓取配置（位置、角度和置信度）。训练数据集使用自有标注数据：包含5000张面碗和筷子图像，每张图像标注多个候选抓取矩形（采用Cornell数据集格式）。采用Adam优化器，初始学习率1e-3，迭代100次。改进后的网络在测试集上抓取检测准确率达到92.44%，比原GGCNN2的90.27%提升2.17%。在餐厅模拟环境中，对空碗、满面碗、脏碗和筷子的检测F1-score分别为0.91、0.94、0.89和0.86。
（2）基于人工势场法的机械臂路径规划及阻尼惯性项改进：
为了在拥挤的餐厅环境中实现无碰撞抓取，对机械臂轨迹规划采用改进的人工势场法。引力场指向目标位姿，斥力场来自障碍物（桌椅、人员）。在原基础上增加了阻尼项和惯性项，分别用于衰减速度振荡和保持运动趋势。改进后的势场法避免了对局部最小值的陷入，并使得末端运动更加平滑。在规划路径后，使用五次多项式插值生成关节空间轨迹，确保速度、加速度连续。仿真对比表明，改进方法在障碍物密集场景下规划成功率为96.3%，传统人工势场法仅为78.4%；平均路径长度缩短12%。
（3）模糊PID夹持器力控与综合系统实验验证：
针对抓取陶瓷碗易碎的风险，设计了一个基于模糊PID的夹持器力控系统。夹持器上安装压力传感器，实时反馈夹持力。模糊PID控制器以力误差和误差变化率为输入，动态调整夹持电机的电流环指令，使得夹持力精确跟踪设定值。设定值根据抓取对象类型自动选择：空碗1.5N，满面碗3N，筷子0.8N。实验中，力控超调量控制在2.41%以内，稳态误差小于0.1N。集成系统在真实模拟餐厅中进行了200次抓取实验，综合成功率为：空碗86.7%，满面碗90.0%，脏碗86.7%，筷子83.3%。平均单次抓取周期为4.2秒。证明了视觉、规划、力控集成方案的实用性。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np # Res-GGCNN2 网络定义 class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_ch) self.conv2 = nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_ch) self.shortcut = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 1) if in_ch != out_ch else nn.Identity() def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) skip = self.shortcut(x) return F.relu(out + skip) class ResGGCNN2(nn.Module): def __init__(self, input_channels=4, output_channels=3): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, 32, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.block1 = ResidualBlock(32, 32) self.block2 = ResidualBlock(32, 64) self.block3 = ResidualBlock(64, 128) self.conv_out = nn.Conv2d(128, output_channels, 1) def forward(self, x): x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.block1(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.block2(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.block3(x) x = F.dropout2d(x, p=0.2) out = self.conv_out(x) return out # 改进人工势场法（带阻尼惯性） class ImprovedAPF: def __init__(self, goal, obstacles, eta_att=1.0, eta_rep=100.0): self.goal = goal self.obstacles = obstacles self.eta_att = eta_att self.eta_rep = eta_rep self.velocity = np.zeros(2) def get_force(self, q): # 引力 att_force = self.eta_att * (self.goal - q) # 斥力 rep_force = np.zeros(2) for obs in self.obstacles: d = np.linalg.norm(q - obs['pos']) if d < obs['radius']: rep_dir = (q - obs['pos']) / d rep_force += self.eta_rep * (1/d - 1/obs['radius'])**2 * rep_dir total_force = att_force + rep_force # 惯性 + 阻尼 self.velocity = 0.8 * self.velocity + 0.2 * total_force return self.velocity # 模糊PID力控 class FuzzyForcePID: def __init__(self, kp0=5, ki0=0.5, kd0=1): self.kp = kp0; self.ki = ki0; self.kd = kd0 self.integral = 0.0; self.prev_err = 0.0 def fuzzy_rule(self, err, derr): # 简化的模糊规则 if abs(err) > 2: return 2, 0.2, 0.5 elif abs(err) > 0.5: return 0.5, 0.1, 0 else: return 0, 0.05, -0.2 def update(self, err, dt): derr = (err - self.prev_err) / dt dkp, dki, dkd = self.fuzzy_rule(err, derr) self.kp += dkp; self.ki += dki; self.kd += dkd self.integral += err * dt output = self.kp * err + self.ki * self.integral + self.kd * derr self.prev_err = err return output # 模拟抓取主循环 if __name__ == '__main__': model = ResGGCNN2() dummy_input = torch.randn(1, 4, 224, 224) output = model(dummy_input) print('Output shape:', output.shape) # (1, 3, 224, 224) 质量、角度、宽度如有问题，可以直接沟通
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