一种基于IEKF的轮式移动机器人自定位算法

为使移动机器人在导航时能满足定位要求,提高其定位精度,提出一种将里程计、相机传感器和激光雷达信息进行融合的自定位算法。根据机器人的机械结构和运动方式对其建立运动学模型,由里程计推算出机器人在不同时刻的位置估计;利用相机传感器对环境中的路标特征进行识别并计算出两者之间的距离和夹角;将激光雷达所获得的机器人相对路标特征的距离和角度与相机传感器的信息进行匹配,并利用迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter, IEKF)算法融合里程计信息,最终得到较为精确的机器人的位置估计。仿真试验结果表明,该多传感器融合算法相对传统的定位方法具有更高的定位精度。     

基于二维码的相机位姿求解

针对视觉机器人定位问题,提出基于二维码的相机位姿求解方法,以实现视觉机器人的精准定位.利用开源计算机视觉库(open source computer vision library,OpenCV),首先对二维码的标准位置和相机进行标定;其次对图像进行预处理,得到二维码准确的边缘轮廓;然后利用循环遍历和最大距离算法求解特征点,对于像素过低导致的边缘失真采用"像素突变"算法进行优化;最后利用特征点通过坐标变换求解出相机位姿.在实际场景中对该方法进行测试,试验结果表明算法的旋转轴误差为±0.18 m,旋转角误差为±2°,平移量总误差为±0.02 m,可以有效地对视觉机器人进行精准定位.     

数码相机点像坐标定位的数学模型

本文在靶标上特征点成像坐标为已知的前提之下,针对单相机条件定位和双相机系统定位的不同问题建立数学模型,给出了求解的具体途径。     

微小型多机器人自重构的红外定位及对接方法

研究了Millibot类型自重构机器人的红外定位及对接方法. 在该方法中,设定一个静止的信标机器人,移动机器人利用红外传感器定位,安装在移动机器人前端连接件上的两个红外传感器分别在步进电机的驱动下旋转,它们发出的红外光分别被信标机器人后端连接件上的两个反射体反射回来. 利用此时得到的步进电机旋转角度参数,通过三角法就能计算出移动机器人与信标机器人的相对位置,进而规划出移动机器人的对接过程和运动轨迹. 移动机器人沿着该轨迹行走就能实现与信标机器人的对接. 给出了自重构机器人的原理样机,并用试验验证了该方法的有效性.     

基于超声波的零转弯半径自主跟随机器人定位控制研究

零转弯半径的自主跟随机器具有无正方向、自主跟随、运动灵活等特点。利用无线通信和超声波模块对机器人平台进行定位,通过PID控制确定机器人移动的距离、速度以及机器人转向。为了能达到自主跟随定位的目的,设计了一款手持设备。机器人在接收到手持设备的超声波信号后,通过数据的协同处理,可得到手持设备相对于机器人的位置信息。机器人检测到本体相对手持设备的位置信息后,通过控制算法使机器人向手持设备靠近,从而达到机器人跟随手持设备运行的目的。     

基于感兴趣区域的机器人抓取系统

智能抓取机器人能够代替人类完成高强度工作,为实现物体的准确定位,提升机器人抓取的成功率,对基于感兴趣区域的机器人抓取系统进行研究。对深度相机进行标定,对深度卷积神经网络损失函数进行改进,使用焦点函数代替传统的交叉熵函数,训练模型,得到目标的类别、二维包络框中目标的像素坐标值与深度值等信息。利用手眼标定方法将深度传感器坐标转换到机械臂基坐标系下,依据相机成像原理完成物体的定位。通过机器人逆运动学求解关节角度,驱动机器人实现抓取。对实验过程进行分析,在aubo_i5机械臂上进行实验验证。实验结果表明,目标的识别定位误差较小,平均精度值提升了2.36%,抓取的平均成功率达到93.4%,较改进前提升了13.4%,能够满足机器人抓取的需求。     

超声波零转弯半径自主跟随机器人定位控制

零转弯半径的自主跟随机器人具有无正方向、自主跟随、运动灵活等特点。利用无线通信和超声波模块对机器人平台进行定位,通过PID控制确定机器人移动的距离、速度以及机器人转向。为了能达到自主跟随定位的目的,设计了一款手持设备。机器人在接收到手持设备的超声波信号后,通过数据的协同处理,可得到手持设备相对于机器人的位置信息。机器人检测到本体相对手持设备的位置信息后,通过控制算法使机器人向手持设备靠近,从而达到机器人跟随手持设备运行的目的。     

基于单一平面靶标的非共面点阵列建立方法

开发了一种非共面点阵列的建立方法.该方法仅需一个靶标,利用映射矩阵求解各平面的位置参数,摆脱了现有方法对精密定位装置的依赖.为了正确确定平面靶标特征点的拓扑位置,设计了新型平面靶标,借助特殊设计和共线不变性规则实现靶标拓扑定位的自动化.经试验验证,该方法建立的非共面点阵列具有较高精度,可以应用于视觉测量系统.     

面向机器人抓取的双目视觉单步多目标检测方法应用研究

针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度,单步多目标检测器定位像素坐标;通过相机标定和eye-to-Hand手眼标定将图像中的像素坐标以及双目测距模型的深度坐标转换为机器人基坐标的位姿,建立机器人运动学模型完成机器人基坐标到机器人末端坐标的转换,通过ROS实现上位机与机器人通讯,并将定位结果发送给ROS;经过多次实验,表明方法的目标检测误差在3.5 mm以内,深度误差在1.2 mm之内,具有很好的实用推广价值。     

基于3D视觉的工业机器人搬运系统

本文提出了一种基于3D视觉的工业机器人搬运系统,3D相机和机器人进行标定后对堆放在工业机器人旁边待加工的托盘上的工件精确定位,通过以太网传送工件三维空间位置信息给机械手,工控机根据该坐标数据调整机械手的相对位置后把工件准确的搬送到生产线上进行机加工。该系统已成功应于生产线,大大提高了作业效率,节约了劳动力。     

基于主动视觉的机器人末端姿态测量

采用平面校准形及移动摄像机到不同形位摄取图像的方法来进行摄像机校准，由灭点正交性和单对应矩阵的固有特征估计摄像机内、外参数初值，通过非线性优化来最小化投影误差；利用遗传算法求解机器人手眼矩阵，避免了初值估计，可容易地得到机器人执行器末端相对于绝对坐标系的姿态．实验和计算验证表明，这种测量方法是有效的，可以用于机器人校准、机器人辅助测量以及机器人辅助手术等领域．     

动态家庭环境智能空间服务机器人全息建图方法

 针对家庭服务机器人工作的复杂动态环境,结合智能空间和机器人二者优势,提出了一种融合环境及其中目标资源分布的家庭智能空间全息地图构建方法。基于Rao-Blackwellized粒子滤波思想,根据建图初期机器人及其感知的全局空间特征点位置完成智能空间传感器网络节点的位姿参数标定,利用已标定传感器网络的观测值和机器人控制量进行机器人位姿估计,同时根据机器人位姿及其观测值进行全息建图。针对建图过程中及建图后的环境和目标变动,设计了基于智能空间监测的全息地图动态更新策略。实验表明,智能空间传感器网络有效地解决了建图中的动态数据关联问题,由其辅助的机器人定位和建图精度明显提高。     

融合人运动模式分析的服务机器人和谐导航

提出一种学习人典型运动模式的方法,并利用该方法对环境中的人的行为做出预测,协调机器人以达到与人和谐共处的导航目的.算法首先通过非重叠多摄像头采集人在环境中不同地点间的运动轨迹;其次,应用两层模糊K均值算法分别对这些运动轨迹进行空间和时间序列上的分类,并利用TSC标准对每一次分类结果进行评估;然后建立每一聚类运动模式的概率方程,依此实现对摄像头网络观测下人运动行为的预测,进而调整机器人的导航策略以达到与人和谐共处的导航目的.实验展示了该算法能够快速地利用人的运动调整其导航行为.     

激光视觉机器人焊接中同时标定摄像机和手眼关系的方法

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要组成部分。针对激光视觉机器人焊接,根据机器人手眼矩阵和机器人末端对基坐标系的位姿矩阵的特定关系,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法。用所设计的标定物对此方法进行标定试验,由非线性最小二乘优化法求解待标定的参数。从焊缝上取20个样点,利用标定结果恢复其三维空间坐标,并与实际三维坐标对比,平均误差为0.12mm,满足焊缝跟踪要求。     

A mobile self-reconfigurable robot based on modularity

A novel mobile self-reconfigurable robot is presented.This robot consists of several independentunits.Each unit is composed of modular components including ultrasonic sensor,camera,communica-tion,computation,and mobility parts,and is capable of simple self-reconfiguring to enhance its mobilityby expanding itself.Several units can not only link into a train or oilier shapes autonomously via cameraand sensors to be a united whole robot for obstacle clearing,but also disjoin to be separate units undercontr...     

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．     

基于图像的PUMA560机器人视觉伺服控制分析

为了较好地解决PUMA560机器人视觉伺服控制系统中的控制精度问题,提出一种基于图像的自适应视觉伺服控制策略.该控制策略以机器人运动学与动力方程、参数估计以及控制器的设计为基础.新型控制器能够在机器人运动的同时,在线估计雅可比矩阵和摄像机相对机器人末端的变换矩阵中的未知参数,并进行稳定性分析.仿真与试验结果表明,该新型控制器使系统具有较强的动态特性和稳态特性,可得到理想的控制效果.     

一种并联机器人双目主动视觉监测平台避障方法的研究

一种基于圆型轨道的双目主动视觉监测平台的建立,解决了并联机器人的"盲"工作状态问题.然而在摄像机和并联机器人的加工位置之间常常有障碍物出现,为了避免摄像机的观测视线被遮挡,提出了一种在摄像机运动空间上求解障碍区域的方法.该方法中引入了最小面积凸包围盒算法,简化了求解过程,从而能实现视觉监测平台的快速避障.算例实验表明该方法是正确、有效的.     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。