基于Camshift算法的移动机器人视觉跟踪系统

通过采用自主开发的移动机器人平台,设计并实现了一种基于改进Camshift算法的视觉跟踪系统.通过预测前后两帧图像特征面积,在反向投影图像上过滤掉干扰色块.实验表明该方法能有效减小相似干扰物、遮挡等因素对视觉跟踪系统的影响.同时还提出了一种简单快速的图像解释形成机器人控制指令的方法,通过计算目标在图像上的投影到图像轴心的偏转角度来控制机器人的转动,通过计算该投影面积的大小来控制机器人的前进与停止.实验结果证明了机器人指令形成策略的有效性.     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

基于单目视觉的装配机器人研究及应用

针对传统工业机器人灵活性和环境适应能力差的缺点,对视觉机器人的关键技术进行了研究,提出了一套完整的识别定位抓取算法。首先,对于视觉机器人的目标识别跟踪问题,设计并实现了基于改进型Camshift的动态目标识别跟踪算法;其次,为了使机械臂精确抓取目标工件,采用单目视觉测距和视觉导航的原理对于目标工件的三维位置进行获取;最后,采用改进D-H参数法对机械臂进行运动建模,利用正逆运动学分析确定了机械臂控制方案。测试结果表明,识别算法识别成功率达到100%,定位算法测量坐标与实际坐标之间的相对误差小于5%,整体装配成功率达到96.7%,最终达到了基于单目视觉装配机器人研究的应用目标。     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

自然地形下六足步行机器人基于落足点的位姿调整策略

以搭载双目视觉系统的六足步行机器人HITCR-II为研究对象,根据选取的落足点,设计了机器人兼顾运动效率和稳定性的位姿调整策略。通过足端轨迹规划和机器人逆运动学算法求得各个关节的运动轨迹,在Adams中对机器人在自然地形中行走过程进行了运动学仿真实验。实验结果表明,使用该位姿调整策略,能够使六足步行机器人HITCR-II实现在自然地形下的高效稳定地运动。     

不完全量测下基于机器视觉的被动跟踪算法

针对不完全量测下利用电视摄像机的单站水面目标被动跟踪问题,提出了一种基于机器视觉被动测距的联邦目标跟踪算法.首先,利用机器视觉技术设计了目标距离的被动测量方法;其次,依据测量机理将测量通道分解为机器视觉被动测距通道和传统测角通道,基于验后置信度残差检测的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)设计了双通道子滤波器,并对子滤波器估计结果进行联邦结构融合得到最终估计结果.通过OpenGL仿真目标图像和真实水面目标视频的测量结果证明了机器视觉测距的有效性,且在不完全量测下,该跟踪算法比传统基于质点的被动跟踪算法具有更高的跟踪精度.     

仿生自主运动的六足机器人的设计与实现

腿足机器人是移动机器人领域的重要研究方向。与其他类型的移动机器人相比,腿足机器人在非结构环境中进行野外探测,灾区救援和粗糙道路交通运输上有着显著优势。该文基于仿生运动学和图像处理算法进行设计六足机器人可以实现通过手机控制六足机器人行走,可以实现通过WiFi进行机器人与手机的通信,实现机器人跟随发送的指令进行相应动作。系统稳定可靠。     

基于机器视觉的工业机器人分拣实验平台设计

为提高机械电子等专业学生的实训质量,设计了基于机器视觉的工业机器人分拣实验平台.平台包括上位机、机器视觉、机器人和气动系统共4个子系统,涉及图像目标识别与定位、图像坐标系与机器人坐标系的转换、吸盘控制系统设计等关键技术,并设计了6组创新型实训项目.通过该实验平台,学生可以进行图像采集与处理、机器人控制以及上位机软件开发...     

基于视觉的机器人模糊自适应阻抗控制

对未知环境下具有6个自由度工业机器人的视觉/力反馈混合控制进行研究.首先,建立被跟踪曲线图像特征与机器人关节角度的映射关系;其次,由机器人离散阻抗控制规律描述机器人末端在受限表面移动时与受限表面产生连续接触的条件,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节;最后,在未知物体表面对末端固定安装单摄像机和力传感器的6个自由度机器人进行力跟踪试验研究.研究结果表明:该阻抗控制具有较强的未知物体表面曲线跟踪能力和较高的力控制精度,曲线跟踪算法简单,不要求对视觉传感器进行精确标定,模糊控制器实时地调整阻抗参数,使系统稳定而且具有良好的动态品质,是一种有效的视觉/力反馈混合控制方法.     

机器视觉算法在码垛机器人中的应用

机器视觉是机器人应用的一个重要方向,码垛机器人已经越来越多的应用在物流生产线的各个方面,但是普通的码垛机器人无法适应现代物流仓储种类多、位置偏差大的特点。介绍了一种应用机器视觉实现柔性生产的码垛机器人系统,该系统主要由机器人系统、机器视觉系统、夹手工具、传输线、工控机系统、位置传感器等组成,关键技术包括码垛机器人码垛算法和机器视觉系统标定算法的实现,并编写了相应的算法程序和控制程序,经过严格测试可适应传输线上不同种类、不同位置的货物类型,并实现对这些货物的自动判断,适应货物位置自动调整并实现自动抓取货物。目前该系统已经在学校的物流实训室得到了应用,满足了学校教学的要求,对工业生产有一定的指导作用。     

基于全局视觉的服务机器人滑模轨迹跟踪控制

以轮式移动服务机器人的轨迹跟踪控制为研究对象,分别建立了轮式移动机器人在任务空间和视觉空间内的运动学模型,利用摄像机成像模型,实现了视觉空间到任务空间的速度向量变换.采用视觉伺服控制方法,构建了全局视觉轨迹跟踪控制结构.结合滑模控制思想,建立了具有全局渐近稳定的滑模轨迹跟踪控制器.以具有任意初始误差的圆和直线为参考轨迹,进行了仿真研究.仿真结果表明,所构建的系统控制器具有理想的响应速度和跟踪精确性.     

基于改进TLD的自动目标跟踪方法

视觉跟踪一直是机器视觉研究热点,TLD（tracking-learning-detection）算法是近年来出现的一种高效的视觉跟踪算法,针对TLD算法中Lucas-Kanade（LK）光流法无法有效跟踪物体快速移动和尺度变化的问题,采用金字塔光流法对TLD算法进行改进。并将所跟踪物体形心作为图像定位参考点,提取物体定位信息,通过定位信息运用比例-积分-微分（proportion-integral-derivative,PID）控制算法控制摄像头舵机云台转向,使摄像头快速、灵活、精确地自动跟踪指定物体。通过系统测试,与传统TLD算法对比,采用金字塔光流法改进的TLD目标跟踪算法在跟踪目标发生光照变化、尺度变化等情况时,具有更加优良的跟踪性能,准确将跟踪目标形心位置提供给控制部分,控制算法高效灵活,在获取信息后精确、快速地控制摄像头方位,使其正对跟踪目标。该系统对目标跟踪技术、安防技术、自动瞄准系统具有重大意义。     

基于计算机视觉的排爆机器人设计

本设计基于单片机及计算机视觉技术,完成了一个新型排爆机器人的制作．单片机作为系统检测和控制的核心。负责控制机器人平台及摄像头云台．应用了最新的计算机视觉技术（OpenCV）,该技术可实现目标的识别,识别出爆炸物,从而控制摄像头云台实时跟踪,传回所需爆炸物的图像信息,达到使操作员简洁快速排爆的目的．     

视觉机器人货物识别技术探究

对某现代物流储仓中168箱货物进行机器视觉技术试验,通过硬件和软件系统对货物进行了图像采集、处理和分析,建立机器人视觉技术进行货物物流公司和包装类型的识别模型,并对该机器人视觉识别模型进行检验,综合识别准确率高达98.96％.该视觉系统可有效用于现代物流储仓的机器人货物识别,能够加快物资转运速度、降低运作成本并使控制自动化,符合现代物流的要求,市场前景广阔.     

高温气冷堆核电站蒸汽发生器管板定位机器人

管板定位机器人用于高温气冷堆核电站蒸汽发生器的传热管检修工作。作为堵管工具的载体,搭载各种不同的堵管执行单元,将其引导至指定的工作管孔,实施堵管工序。根据施工需求,开展了管板定位机器人研究。受限于被检对象及施工工况条件,管板定位机器人采用了模块化、轻量化设计。为消除管板定位机器人工作过程中管板结构应力变形、机器人自身运动误差和姿态调整引起的变形误差等因素影响,采用机器视觉辅助定位设计方案,消除上述各种非线性误差影响,提高管板定位机器人的位置控制精度。所设计的机器人样机在蒸汽发生器模拟体上进行了实际测试。结果表明,应用机器视觉技术进行目标定位及运动反馈控制是进行非线性误差补偿的有效手段,该方法控制精度高,控制系统相对简单可靠。     

前方车辆图像识别与纵向安全域控制方法研究

提出一种基于单目视觉的前方目标车辆图像识别与纵向安全域控制方法。利用目标车辆视频图像的小波分形特征进行图像识别,并采用粒子滤波对检测结果进行实时动态跟踪,在此基础上,结合单目机器视觉感知技术测量纵向车间距,并建立纵向安全域控制模型,最后进行了仿真分析。实验结果表明,该方法有效缓和了目标车辆图像检测准确性与实时性之间的矛盾,在保证行车安全的同时,兼顾了道路通行能力。     

Active Tracking with Pan—Tilt—Zoom Camera

This paper intends to introduce the active vision system with autonomous robot competition in the background.It presents some characteristics of the human oculomotor system in active machine vision system:smooth pursuit and saccade.Besides,zoom tracking is used to continuous adjustment of a camera′s focal length to keep a constant sized image of an object moving along the camera′s optical axis.Experiments indicate the technology to be efficient for tracking the ball in the robot competition.     

五自由度立体视觉机器人平台建模与物体跟踪

从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的定位.该系统具有五个自由度,采用D-H方法得到五自由度立体视觉平台的运动学模型,并获得运动学的正解.该系统能在工作空间内迅速跟踪移动物体,并有较好的精度.通过该跟踪实验证明了模型的正确性和方法的有效性.     

四旋翼飞行器自主循迹取物运输系统的研究

为实现无人机在运输方面的自动化和信息化,设计并实现一种能自主循迹、取物并运输至目标点的四旋翼飞行器。通过对四旋翼飞行器飞行控制原理的分析,使用超声波传感器获取飞行器实时高度,利用计算机图像处理技术实时判断飞行器位置,并用PID( Proportion-Integral-Derivative) 控制器控制飞行器的飞行高度和自身姿态,实现了四旋翼飞行器的自主循迹飞行和物体识别,以及驱动机械手完成对目标物体的抓取与投放。测试结果表明,飞行器可在1 m 高度上以20 cm/s 的速度沿预设轨迹自主循迹飞行,能在50 s 内识别与抓取底面半径为4 cm、高度为8 cm 的圆柱形物体,并投放在以目标点为圆心半径为25 cm 的范围内,达到了预期效果。