视觉伺服移动机器人中的图像处理研究

从机器人彩色视觉的形成机理入手 ,分析了影响视觉的主要因素 ,其中包括光照条件与成像元件等 ,设计了一种基于知识融合的视觉图像处理方法 ,将其应用于机器人的彩色视觉后 ,增加了机器人视觉系统的鲁棒性 .研究表明 ,该方法可以在环境光场有变化或光场分布不均匀的情况下快速、准确地计算出移动机器人的位置与姿态 ,定位误差不超过 4× 4的像素点范围 ,角度误差在±2° ,因此满足了视觉伺服系统性能指标的要求 .     

基于图像处理的移动机器人视觉定位方法

移动机器人视觉定位方法,主要是将目标物体的图像像素与移动机器人和目标物体之间的距离联系起来。应用视觉传感器搜寻目标物体,并借助于图像处理技术提取目标物体的特征对目标进行定位。通过计算目标物体图像的像素数,比例关系来确定目标物体与机器人之间的距离。这种方法成功地运用于RIRAII移动机器人上。     

基于单目视觉的移动机器人伺服镇定控制

针对轮式移动机器人的单目视觉伺服镇定问题,在深度信息、机器人坐标系与摄像机坐标系间平移参量未知、摄像头光轴具有固定倾角的情况下,建立了移动机器人在摄像机坐标系下的运动模型.针对该模型提出了一种基于平面单应矩阵分解的鲁棒自适应控制方法,保证了误差的全局指数收敛.仿真和实验结果表明:所设计的控制器可以保证移动机器人指数收敛到期望的位姿,同时所设计的鲁棒自适应控制器对参数不确定性具有一定的鲁棒性.     

基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航实现

提出了一种基于移动机器人双目摄像头的图像视觉伺服方法,实现了基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航.当匹配图像特征点时,采取KLT算法和基于Harris算子角点检测与匹配算法相结合的方法,大幅优化了整个工程的运行时间,并结合RANSAC算法剔除误匹配的特征点对,使机器人能够精确地定位.实验结果证明该方法有效、正确.     

移动机器人视觉导航的并行处理技术研究

视觉导航是自主式移动机器人智能导航的研究热点 ,但是视觉导航所需的图像计算量很大 ,导致系统延迟 .引入网格分布式并行处理系统 ,将大计算量图像进行并行处理 ,以满足机器人实时性要求 .文中做了一个 4个节点的异构平台的实验 ,展示了系统的实用性 .     

自主移动机器人视觉SLAM技术研究

同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移动机器人导航的一个重要研究方向.视觉SLAM是一种使用相机作为主要信息来源的SLAM技术.与较为成熟的基于激光测距的SLAM相比,视觉SLAM还有许多问题亟待研究解决.近年来,随着人工智能、机器学习、图像处...     

轮式移动机器人直流伺服控制系统设计

随着移动机器人性能的不断完善,移动机器人的应用范围正在不断扩展,逐步进入到工业、军事、服务、教育等领域。设计满足人们的要求的轮式机器人系统一直是控制领域人们关注的热点。设计一直流伺服系统来实现轮式移动机器人的基本要求,设计首先给出了系统的方案。根据方案和所提供的参数性能指标要求。概述了PWM、编码器、直流伺服电机、机器人运动学和动力学。介绍了移动机器人运动系统,以及本设计中的典型Ⅰ型系统。对系统进行静动态分析,设计了一轮式移动机器人直流伺服系统,整定控制器参数。最后通过仿真给出系统的响应结果,进行分析,结果满足移动机器人的基本要求。     

基于机器视觉的草莓图像处理研究

基于机器视觉的草莓采摘和分级问题是草莓自动化种植的热点研究问题.本文从草莓图像的采集、去噪、灰度变换和增强、二值化处理、边缘检测、周长、面积和颜色特征提取等方面开展研究.实验表明:选用白色作为草莓图像背景可清晰地分割出草莓果实;中值滤波算法可较好地去除草莓图像在采集过程中混入的椒盐噪声;5种经典的边缘检测方法都可清晰、连续地分割出草莓的轮廓线;采用草莓果实面积、周长和颜色特征来评价草莓的大小和品质等级可作为今后研制草莓自动分级设备的重要依据.     

视觉测量图像处理关键算法的研究

本篇文章介绍了一种测量图像处理的方法,在摄影进行图像摄影测量中,采用边缘特征、区域特征以及灰度特征等处理方式进行视觉测量图像的处理有效关键的计算方法进行研究,并且具有一定的实时性、自动性以及精准性的特点,可以较好的满足高精准度的视觉测量图像的关键算法。     

机器人视觉避障的图像处理算法研究

由于阴影的存在,给机器人视觉避障增加了诸多困难.因此,需要先解决阴影的检测和去除的问题,它是智能机器人能更好地为人们服务的前提条件.对于阴影的检测和去除的问题,国内外有很多学者提出过一些方法,在此基础上,基于阴影的特性提出了一种新颖有效的阴影去除的方法,很好地去除了障碍物的阴影.     

室内移动机器人的视觉惯性组合定位研究

针对在室内环境下移动机器人无法利用全球定位系统(global positioning system,GPS)进行精确的定位问题,提出一种紧耦合的视觉惯性组合定位方法,运用了预积分、联合初始化、边缘化等关键技术,并提出一种新的基于Vicon的惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)内参标...     

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.     

铜熔池信息视觉检测和图像处理研究

建立了一个近红外CCD熔池动态信息的图像检测系统，用于钢表面铜熔池视觉信息的检测。应用窄带滤光技术成功地解决了强弧光干扰，在获取清晰的焊接熔池区图像的基础上，研究了焊缝熔池几何尺寸的边缘检出方法，获得了满意的熔池边缘特征图像。     

基于彩色图像的移动机器人视觉导航系统

基于移动机器人视觉处理的实践 ,提出了基于颜色模型的图像分割方法 .运用快速聚类的方法处理分割图像并进行目标定位 ,通过实验检验图像分割和目标定位的精度 ,给出了目标定位计算公式 ,对误差的产生进行了分析 .     

视觉伺服机械手捕捉运动目标关键技术研究

江苏省自然科学基金项目“BK2002405视觉伺服机构手捕捉运动目标关键技术研究”。机器人操作运动物体问题中基于视觉的实时运动规划和视觉伺服控制问题具体有：     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一.为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测.实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值.     

自主移动机器人走廊视觉识别与跟踪方法研究

在基于图像的道路识别技术实现的自主驾驶问题研究中,图像识别和跟踪的速度是自主驾驶效果的关键。采用基于模型的走廊识别技术,通过模仿人类视觉过程,使用遗传算法,对实时图像进行目标识别和跟踪,实现了一套自主移动机器人系统;同时通过对识别模型匹配值的变化率分析,实现了对走廊拐角的识别。实验结果表明,该方法的走廊图像识别和跟踪速度能够满足系统实时性的要求,并具有较高的可靠性。     

视觉导航智能汽车路径识别图像处理算法研究

复杂环境下图像快速准确处理是智能汽车稳定运行的前提和保证.该文针对由于光线等因素造成图像对比度不明显问题,提出了线性变换方法处理图像;针对由于图像边缘点的干扰而造成中位数处理失败,提出了中值滤波和T型窗口算法;基于Roberts算子的高精度和Sobel算子的高运算效率,提出了一种融合两种算子的融合算法用以改进边缘检测算法.实际应用表明,上述算法可以过滤边缘噪音,有效地去除干扰噪音,过滤后整幅图像的边缘更连续平滑,融合算法的计算量远远小于单一算子,算法的实时性和准确性大幅提高.     

基于结构光视觉传感的焊缝图像处理研究

以结构光视觉传感焊缝跟踪系统为研究对象,分析了焊缝图像处理在焊缝跟踪过程中的重要性。由于焊接过程中受弧光、飞溅等因素的影响,CCD拍摄的实际焊接图片包含了大量的干扰信息,对图像进行处理是关键环节。其中包括图像分割、图像增强、边缘检测等,讨论了不同方法的处理优势,同时指出图像处理速度对焊接的影响。