工业机器人视觉引导关键技术研究

工业机器人专业性强,被广泛应用于工业领域。得益于机器视觉技术的快速发展,机器人控制引导技术功能也日趋完善。但是,其研究过程复杂,涉及的专业技术内容较多,对研究人员提出了极高的要求。本文主要论述工业机器人视觉引导系统构成及标定,并以此为载体对目标物体进行识别及定位跟踪,以期达到良好的系统应用效果。     

改进的Canny算法在工业机器人视觉系统中的应用

【目的】随着制造业对新型方式需求的提升，用机器视觉技术来提升机器人的抓取精度成为行业的研究重点。在机器人视觉图像处理过程中，传统的Canny算子存在人为设定高斯滤波及高低双阈值参数误差大等问题，需提高机器视觉的精度。【方法】本研究采用中值滤波和迭代法阈值选择算法得到阈值的方法，通过改进传统Canny算子中需设定高斯滤波及高低双阈值参数不足的问题。【结果】由试验结果可知，改进的Canny算子绝对误差值减小25%，相对误差值减小12.5%，可实现机器人视觉的精准定位。【结论】本研究基于改进Canny算子的机器人视觉技术，可完成精准、复杂的抓取任务，能满足工业柔性生产的需求。     

基于ROS和EtherCAT的视觉伺服7DOF机械臂仿真研究

将视觉传感器构建到机械臂一侧的视觉伺服系统是7自由度机械臂实现物体抓取和移动的有效方法,但此方法存在着对目标识别定位速度慢和末端执行器轨迹规划难的问题。因此,设计并实现了基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和EtherCAT的视觉伺服7自由度机械臂仿真平台。在ROS系统上,利用颜色机器视觉(Color Machine Vision,CMVision)算法实现了抓取目标的快速识别和定位;基于机械臂的D-H模型,求解得到逆运动方程,规划机械臂的轨迹,并应用比例、积分、微分(Proportion,Integration,Differentiation,PID)算法进行控制;在Linux上构建实时内核,利用EtherCAT技术实现了机械臂末端执行器的快速准确移动控制。测试结果表明,该平台能够实现目标的快速识别、定位和抓取,具备良好的稳定性和可操作性。     

仿真机器人足球比赛系统的研究与实现

机器人足球比赛是一个典型的多智能、高度集成化的信息技术系统．它是一个集视觉技术、无线电通讯技术、控制技术、多传感器融合技术、战略战术和仿真等技术的综合系统．机器人足球比赛的胜负与一个国家的通讯技术、传感器技术、实时视觉技术、机器学习、仿真等技术的水平联系在一起,所以一个国家的机器人足球比赛研究的水平往往能够反映该国信息工业现代化的程度．     

MiroSot足球机器人系统的构成分析

MiroSot系统是近几年发展起来的一个多智能体系统平台,是机器人研究的热点.MiroSot涉及人工智能、自动控制、机器人视觉、无线通信等众多研究领域.详细论述了MiroSot系统的整体结构及其所包含的视觉、决策、通信和机器人小车等4个子系统.结合研究实践阐述了目前国内外MiroSot系统的研究现状和今后的发展方向.     

一种轮式机器人控制器的设计

<正>智能机器人作为最综合的创新与研究模块,是21世纪新的研究热点,它融合了机械设计和制造技术、传感技术、控制与规划技术、电子电气技术、计算机与信息处理技术、通信、能源、材料技术。目前,机器人控制器硬件系统复杂、功耗大、成本高,难以推广。为了解决上述难题,本设计提供一种硬件系统,简单、功耗小、成本低,采用单片机智能技术的轮式机器人控制器。     

智能洗碗机的设计与运行

随着现代人生活品质的提高和生活节奏的加快,对以功能化、人性化为导向的产品需求越来越大。如何实现快速、自动化清洁整理餐具已成为繁忙的上班族亟待解决的问题。基于河南省创新机器人大赛的比赛要求,我们设计制作了一款集清洗、储存功能为一体的圆柱体洗碗机,经多次调试和运行最终实现预期目标。     

基于Arduino控制器和安卓OpenCV的视觉目标追踪双足机器人的设计研究

本文介绍了一种目标识别双足机器人,能通过摄像头追踪并接近设定颜色的物体。本系统以安卓系统和Arduino微控制器系统为基础,运用安卓系统上的视觉库OpenCV4Android对采集到的图像进行视觉分析,再对设定颜色物体进行立体定位,然后通过蓝牙芯片向Arduino控制器发送指令,控制舵机驱动机器人向目标接近。     

基于Arduino控制器和安卓OpenCV的视觉目标追踪双足机器人的设计研究

本文介绍了一种目标识别双足机器人,能通过摄像头追踪并接近设定颜色的物体。本系统以安卓系统和Arduino微控制器系统为基础,运用安卓系统上的视觉库OpenCV4Android对采集到的图像进行视觉分析,再对设定颜色物体进行立体定位,然后通过蓝牙芯片向Arduino控制器发送指令,控制舵机驱动机器人向目标接近。     

移动设备实时图像识别算法及系统应用研究

随着人工智能技术的快速发展,模拟人类的视觉感官方式以图像特征为基础进行图像识别,可以用来身份认证、安全监控、模型匹配等多个方面,在多领域均有非常广泛的应用前景.目前,图像识别的目标特征检测算法主要有SIFT算法、SURF算法、ORB算法等,各种算法的应用过程中都暴露出了其局部特征.为此对各种算法进行分析研究,并将其分别应用在移动设备图像识别系统中,使用Android NDK调用JNI方法在Android移动设备上进行系统应用,结果表明,采用ORB算法设计的基于Android移动设备实时图像识别系统具有较好的实时性、鲁棒性和准确性,其具有数据处理量大、计算速度快、图像识别精度高等优点.