卡尔曼滤波在视觉伺服机器人控制中的应用

在基于视觉伺服的机器人控制中,准确跟踪动态目标的关键在于快速准确地完成连续图像中的目标辨识.本文在基于特征差异的彩色目标识别方法的基础上,应用卡尔曼滤波算法对运动目标位置进行预测,在预测的局部范围内搜索匹配目标,将全局搜索改变为局部搜索,大大减少了图像处理数据量,提高了机器人快速跟踪运动目标的实时性.     

电力隧道机器人巡检目标坐标定位的共轭搜索

电力隧道环境机器人巡检目标坐标定位过程中,利用传统搜索算法会产生信息损失,从而导致搜索定位 结果存在精度不够理想问题。为此,提出了一种共轭搜索算法。该算法通过搭建机器人巡检模型,得到反映机 器人位姿的坐标系,然后通过共轭算子规划设置机器人搜索路径。机器人沿着设置的搜索路径采集实时巡检 图像,并根据特征值识别图像中的目标节点。解算机器人在巡检过程中的位姿,并结合手眼标定和空间坐标的 测量结果,实现机器人巡检目标的搜索和坐标定位。对比实验结果表明,所提出的共轭搜索算法对目标位置的 定位环境风险评价( EＲA: Environmental Ｒisk Assessment) 指标更趋近于0,与传统搜索算法相比具有更好的定 位精度。     

嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证.     

基于全向视觉信息的足球机器人自定位方法研究

RoboCup中型组比赛对抗激烈。针对赛场的高度动态性,提出了一种快速的机器人自定位方法。首先根据全向视觉机器人的结构特点。在进行视觉处理时,利用图像掩模去除无效信息;同时针对全像素搜索的不必要性,采用基于Bresenham算法的像素搜索方法,缩小像素搜索范围。在机器人自定位时,利用白线定位方法,结合基于Bresenham算法的像素搜索方法,有效的提高图像处理的实时性。最后,以ASROⅡ机器人为实验平台,设计了实验验证了该方法不但提高了实时性;而且完全可以满足比赛对定位精度的要求。     

一种基于全景视觉系统的Robocop机器人定位方法

对全景视觉成像原理进行了讨论,提出了一种基于YUV色彩空间的多阈值图像分割和利用三角定位原理实现的机器人定位方法.通过识别全景视觉图像中坐标已知的特征信标,提取信标特征,进而应用几何原理计算出机器人的空间坐标,实现机器人的定位,为机器人导航和蔽障工作奠定了基础,有效地减少了彩色图像分割的计算量,避免了全景视觉图像柱面展开所带来的误差.通过实验证明,本方法能够较精确地实现机器人的定位.     

一种基于视觉信息的自主搬运机器人

提出了一种利用视觉信息进行定位和抓取的自主机器人搬运系统,此系统由带有两自由度操作手的轮式移动机器人和远程控制站组成。机器人利用视觉系统识别路标信息,采用MonteCarlo方法进行自定位。当靠近目标物体时,机器人利用视觉系统识别目标,并在利用该信息引导下自动抓取。由于机器人的运行是靠视觉系统获取的路标信息和目标物体信息引导的,同时具有遥操作控制功能,因此该系统能轻松完成复杂环境下搬运物体的任务。     

基于路标的机器人自定位方法

介绍了一种基于路标的移动机器人自定位方法。为了解决仅仅利用视觉系统得到的路标信息使用蒙特卡洛自定位(MCL)算法进行机器人自定位时存在较大误差的问题,提出了一种将MCL算法与unscented卡尔曼滤波器相结合进行自定位的方法,将从机器人视觉系统获取的路标信息,从驱动轮码盘获取的位置信息,以及从电子罗盘获取的机器人方位信息进行有效融合,从而提高了机器人的自定位精度。实验结果表明,该方法不但可以提高机器人的自定位精度,而且具有较好的鲁棒性。     

半智能排爆机器人单手双目手眼系统的研究

针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一个单手双目手眼系统用于半智能排爆机器人的自动控制.单手双目手眼系统是半智能排爆机器人的重要组成部分和关键技术,该视觉系统利用双目立体视觉原理,采用Matlab7.0作为运算引擎,调用机器视觉处理软件EVision6.2中的EasyMatch模式匹配库进行立体图像匹配,能实时捕获排爆机器人周围的图像信息、进行摄像机标定、图像预处理、立体图像匹配、确定机器人未端手爪与可疑目标物的相对位置坐标,并把图像实时显示在控制台,自动控制手臂靠近并准确地抓取可疑目标物.该半智能排爆机器人成功地抓取实验,表明了该立体视觉系统在精度上能够满足半智能排爆机器人的项目要求.     

视觉传感机器人焊缝跟踪系统

利用环形激光扫描传感器,建立了一种用于焊缝定位与焊缝跟踪的孤焊机器人视觉传感系统,基于图像分割、特征提取和三维计算等技术,实现了待焊工件形状位置信息的三维数值计算,并以对接焊缝和斜坡焊缝为对象进行了焊缝定位和焊缝跟踪试验.结果表明,提出的弧焊机器人视觉系统能够实时获得被焊工件的形位信息,实现焊缝的实时定位与跟踪.     

TSR-1型微型足球机器人视觉系统的研究

为了提高足球机器人图像处理的速度与精度，在分析了RGB彩色空间模型的优缺点后，提出采用HSI彩色空间模型进行图像处理，并根据足球机器人比赛的实际情况对HSI彩色空间模型做了相应的改进。此外，在综合分析常用的目标搜索方法基础上，提出了一种基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法，通过在微型足球机器人视觉系统上的应用表明，基于改进的HSI彩色空间模型的新目标搜索方法使系统可靠性和实时性得到了相当大的提高。     

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。     

一种基于BoW物体识别模型的视觉导航方法

针对复杂的室内环境,提出一种新的动态环境下的移动机器人视觉导航方法.该方法以室内常见物体作为自然路标,通过单目视觉建立识别模型来认知环境中的各种物体.首先对室内常见物体建立图像库,并对库中的大量图像采集SIFT特征;然后通过BoW模型来描述各幅图像,针对每类物体利用线性支持向量机(SVM)训练出物体识别模型;最后借助交互的手绘地图描述室内环境,移动机器人从中获得辅助路径以及自然路标的大概位置,从而完成导航任务.通过大量实验,从自然路标变化、目的区域变化、手绘地图偏差等多角度验证该方法的鲁棒性.实验结果表明,该导航方法操作简单高效,并具有人机交互性强、动态环境下适应能力高的优点.     

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．     

自主机器人指定颜色形状属性物体的识别方法

机器人在自主行进的过程中,依靠视觉系统自动捕捉目标,并将目标物识别出,是智能机器人的关键技术之一。为解决机器人移动过程中对已知颜色形状属性的目标物的识别问题,对基于YUV颜色空间的种子填充彩色图像分割方法进行改进,在各种背景下有效地实现机器人视觉系统对已知颜色形状的目标物的识别,对变化光照具有较强的适应性。     

航天机器人手眼视觉模拟系统初步设计

介绍了国外航天机器人手眼视觉系统的构成及原理,给出了在地面模拟实验系统中基于PC机和图像采集卡的机器人手眼视觉系统的初步设计方案,包括硬件设计和软件设计等;对手眼视觉系统中的一些关键技术进行了初步的研究,包括摄像机标定及3D目标物体的位置和姿态测量。实验表明,上述算法满足机器人手眼视觉测量要求,为以后的实际应用打下了基础。     

基于多信息融合的移动机器人定位算法

为了提高机器人的定位精度,提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先,由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值;其次,在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化,通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.实验结果表明,该算法在多转角、长距离的情况下取得了满意的效果,有效地提高了定位精度.     

基于视觉定位的七轴机械臂目标抓取研究

针对机器人结合机器视觉在面对特定物体进行抓取任务时,系统设计工作量大、可移植性差的问题,提出基于机器人操作系统(ROS),结合手眼的七轴机械臂目标抓取方法,在ROS框架下利用协作机器人FRANKA PANDA结合RGBD摄像头进行目标抓取。创建了RGBD摄像头的xacro机器人模型,利用RViz进行三维模型的可视化操作;应用MoveIt!软件对RViz和Dazebo进行联合仿真;将ROS获取的图像信息发送给OpenCV库进行图像处理及物体定位,然后将物体坐标信息发还给ROS进行机械臂抓取任务。结果表明,该方法简单有效,以ROS为基础设计的抓取方法可移植性强,解决了面对复杂多样的物体,机器人系统需进行大规模控制改动的问题。     

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。