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为解决目标识别精度低、定位与抓取配合困难问题,通过对算法的改进研究了物体的识别定位与抓取,包括识别目标物体、对于目标物体形心的位置三维重建、对于目标物体的姿态估计、对于手眼标定后的抓取4个方面。在目标识别中,首先通过快速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)算法结合Grabcut算法提取出目标。在位置求解中,利用模板匹配求取目标物体形心的世界坐标。在姿态估计中,算法的流程为:利用匹配点对求取左图中物体母线斜率,再随机取斜率等于左图母线斜率的两点,通过两点的世界坐标求出目标物体的姿态。在抓取中,采用的眼在手上,先建立工件坐标系,再进行坐标转换,通过机器人参数求得逆解。研究结果表明:误差均在较小范围内且机器人可在有效工作范围实现抓取。可见算法可靠以及整体实验的正确性。 相似文献
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针对螺栓球节点在安装、使用过程中连接区受力变化将导致螺栓、套筒等部件破坏,进而发生节点连接失效的问题,利用压电陶瓷传感器,基于小波包能量分析法对螺栓球节点连接区受力监测进行研究.设计并制作一个包含螺栓球节点的缩尺网架模型.通过对螺栓球节点连接区的套筒施加不同的扭矩,使连接区处于不同的松紧状态,构建不同的连接区受力.将两... 相似文献
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