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.     

双目视觉机器人物体搬运伺服控制系统研究

机器人视觉伺服系统的研究在机器人研究领域中起着重要作用,其研究结果的运用能使机器人更加智能化.文章以固高GRB-400机器人在双目视觉系统的条件下,基于位置的视觉伺服方法,研究了手爪如何精确定位物体和确定抓取物体的深度并确定目标姿态的方法.实验证明该方法能够实现机器人对物体的精确定位、抓取和搬运.     

基于人工免疫和图像直接反馈的视觉伺服控制

传统的基于图像特征的视觉伺服控制方法通用性差,且图像特征的标记、提取与匹配过程复杂.为此,文中提出了一种基于人工免疫和图像直接反馈的平面视觉伺服控制方法.首先采用人工免疫算法求解期望图像与反馈图像之间的位置与旋转误差,然后将误差信号经视觉控制器转换成机器人空间的位姿增量信号发送给机器人控制器,从而在无需进行图像特征标记与提取的情况下完成视觉伺服闭环控制任务.实验结果表明,采用文中方法能控制机器人准确地跟踪目标物体,控制误差不超过1个像素,说明文中方法是有效和正确的.     

基于视觉SLAM的物体实例识别与语义地图构建

针对目前面向语义同步定位与地图构建(SLAM)研究大多需要已知三维对象模型作为先验知识,或者只对有限的几种物体的类别进行语义分割,而没有区分对象的个体的问题,结合目前先进的基于深度学习的实例分割算法和视觉SLAM算法提出了一种面向实例个体的物体识别和语义地图构建方法,使得机器人不仅获得了面向导航的环境几何信息,而且掌握了面向物体个体的属性和位置信息.该方法利用由视觉SLAM算法获得的图像帧间几何一致性约束来促进连续图像帧中物体匹配与识别结果,提高物体实例识别的精度,同时结合实例识别结果完成语义建图的任务.最后实现了基于视觉SLAM算法的物体实例识别与语义地图构建系统,并在ICL-NUIM数据集上进行实验,实验结果表明该系统能够基本完整地识别场景中的各种物体并生成环境的语义地图,验证了本方法的有效性.     

基于Petri网的多机器人协作任务分配与导航研究

研究了基于Petri网理论的多移动机器人任务分配和导航策略问题.针对有限空间环境下的物科收集协作任务,提出了一种机器人路径选择方法,并建立了基本路口单元和工作空间的Petri网模型.通过任务分配模型实时规划物科仓库内的机器人,并对具有拐角特征的多机器人路径冲突给出了消解方法,建立了机器人冲突协调模型.通过分析任务冲突协调模型,避免了多机器人运动路径冲突.最后仿真实验验证了提出的多机器人任务规划方法的有效性.     

视觉引导下协作机器人抓取技术研究

针对在多物体复杂抓取场景下,协作机器人如何实现能在人机共融的环境中精确抓取特定目标工件及自主避障的问题,提出了一种基于监督学习的视觉引导下的协作机器人抓取方法;首先利用监督学习算法训练和处理待抓取物图像信息,完成对抓取目标特征的快速识别与定位;然后将抓取物的定位信息通过串口通信协议传输给ROS系统控制机器人完成运动规划...     

基于人类行为下的多目标跟踪视觉时序注意控制算法研究(英文)

由于移动式机器人所携带的传感器资源有限,能够在时间维度上共享传感器资源,实现多目标跟踪,是智能化机器人重要的研究领域之一.本文提出了一个基于人类行为模型的时序注意控制算法,能够实现使用单个2自由度摄像头实时监控多个自由移动的目标物体.该算法基于以下三个控制原则:①最小化监控目标位置预测的不确定性以及各个目标物预测效果的差异;②最小化多目标跟踪过程中摄像头切换视角所需的能量消耗;③最大化能够呈现在摄像头视觉范围内的目标物体的个数.算法根据当前检测到目标信息,通过卡尔曼滤波,预测目标物的运动规律,选择下一时刻摄像头的最佳注意视角.该算法通过matlab仿真以及在移动式机器人实体上进行了实验验证,结果显示,该算法能够在时间顺序有效的共享单个摄像头资源,检测摄像头视角范围内的目标的位置,并根据上一个时间点的检测信息预测视角范围外的目标,实现跟踪多个目标物体,降低预测及跟踪的误差,并优化跟踪过程中切换摄像头视角的能量损耗.     

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。     

单目视觉定位实现机器人跟踪的实验系统和控制方法

提出一种基于视觉定位的多机器人跟踪控制方法.首先,采用单目视觉定位技术,建立平面物理坐标与视觉图像坐标之间的映射关系.然后,结合轮式移动机器人的运动学模型,基于Lyapunov方法设计轨迹跟踪控制器.最后,结合视觉定位确定机器人的平面坐标位置,分阶段规划机器人运动轨迹,实现多机器人跟踪控制.仿真和实验结果表明:该方法具有可行性和有效性.     

采用SVR-雅可比估计器的焊接机器人视觉导引

为实现基于视觉的6-DOF机器人智能焊接过程的自动导引,提出了一种无标定视觉伺服控制模型.该模型采用多个支持向量回归(SVR)机进行图像雅可比矩阵估计,建立了图像特征和机器人关节角的非线性映射关系,能够在无标定条件下进行焊接机器人视觉导引的伺服控制.文中给出了采用高斯核函数的图像雅可比矩阵估算表达式,并在计算机控制下对SVR-雅可比估计器进行自动训练后,分别对EIH“手眼”和ETH“眼看手”两种摄像机配置方式的焊接机器人进行视觉定位导引试验.试验结果表明,采用SVR-雅可比估计器的焊接机器人视觉导引能够较准确地定位在期望目标,与传统的Broyden-估计器相比有更好的动态响应质量.