基于双目立体视觉的排爆机器人自动目标抓取

目前各种多关节、多自由度的排爆机器人在实战中都存在操作复杂、速度慢的问题.为此,基于双目立体视觉设计并实现了一个排爆机器人的目标物自动抓取系统.该系统能根据目标物在两摄像机获取的图像坐标计算其三维坐标,从而对机械臂进行轨迹规划和控制,完成目标物自动抓取.首先,建立了一个完整的双目立体视觉系统数学模型,然后,用张氏平面法标定两摄像机的内参数,再采用最小二乘法进行立体标定,得到双目立体视觉系统的外参数,从而根据目标物在左右摄像机成像得到的图像坐标计算其三维坐标.实验表明该系统能在满足作业精度要求的前提下,大大提高排爆作业的易操作性.     

基于单目视觉的工业机器人抓取系统设计

针对工业机器人在示教模式下上料无法对位姿出现偏差的工件完成抓取的问题,设计了一种基于单目视觉的工业机器人抓取系统。系统使用单目视觉采集工件图像,利用九点标定法将图像中的工件形心坐标转换为机器人坐标系下的坐标;通过图像处理算出工件的旋转角度,引导机器人运动至目标位置并配合抓手完成对工件的抓取。最后以PCB为对象搭建了抓取系统,经过多次抓取实验,发现该抓取系统位置误差在2 mm以内、姿态误差在1.5°以内,能够满足自适应抓取工件的定位要求。     

基于双目视觉的物体识别定位与抓取

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。     

双目视觉下基于边缘特征的机器人作业环境检测方法

作业环境的实时信息是工业机器人智能决策的重要依据,针对三维环境信息检 测的实时性和自适应性,文中提出了一种基于双目视觉的机器人作业环境( 目标体或障 碍物的形状、尺寸和位置) 检测方法． 首先,将 Canny 算子和 Otsu 算法相结合,采用降采样 和压缩梯度幅值级策略实现目标边缘的自动检测; 接着采用基于灰度相关的边缘点分类 匹配算法对边缘点进行分类和匹配,解决了传统立体匹配难以兼顾效率与精度的问题; 然 后基于点云数据环形排序数据结构型式,提出了基于边缘曲率角的轮廓三维几何及位置 信息的自动提取方法． 机器人自主作业中实时检测动态环境实验结果表明,文中提出的方 法能准确地获取作业环境中物体的三维信息,正确分辨出作业目标和障碍物,检测平面尺 寸平均误差为 0. 65%,高度误差为 1. 69%,机器人能依据目标位置和动态障碍物的实时 位置实现预期的作业任务．     

基于改进Cascade R-CNN模型的机器人抓取检测研究

为提高多物体抓取检测网络的抓取检测准确率,提出一种基于改进Cascade R-CNN模型的机械臂抓取检测算法.首先,引入ResNeXt结构能够在不加大网络设计难度的前提下提高了模型的准确率;引入带空洞卷积的空间金字塔池化模块以解决分辨率较低的问题;接着对抓取框回归分支和角度分类分支以分治方法进行优化.其次,针对多物体抓取数据集缺乏的问题,构建多目标抓取数据集(multi-object grasping dataset, MOGD),有效地扩充了多物体抓取检测数据集.最后,基于改进Cascade R-CNN模型设计抓取检测网络,实验结果表明,改进后的算法效率更高,PI-Cascade R-CNN实验准确率为93%,较Cascade R-CNN提升1.5个百分点.     

一种改进的单步多框目标检测算法

针对单步多框目标检测算法(SSD)中存在的误检、漏检以及检测精度不够高等问题,提出了一种改进的SSD目标检测算法。该算法通过空洞卷积替换conv4₃卷积层及之前的两次标准卷积,扩大感受野,使用反卷积对不同尺度的特征图进行融合,使融合形成的特征图具有丰富的上下文信息,最后为特征图添加注意力模型,有效提取感兴趣区域的特征。仿真实验结果表明,改进算法在VOC2007数据集上较原算法检测精度提升0.9%,检测结果更加准确,一定程度上改善了误检、漏检等问题,同时仍满足实时性的要求。     

基于双目视觉的掘进机器人定位定向方法研究

随着煤矿采掘装备智能化需求日益迫切,煤矿掘进装备机器人化关键技术成为重要研究内容,确保掘进机器人的高精度定位定向是实现掘进机器人高效自主运行的重要基础,然而,受到掘进作业空间地质条件复杂、作业环境恶劣等因素影响,使得掘进机器人精确定位定向较为困难。基于双目视觉感知技术的掘进机器人定位定向方法,通过双目视觉传感器获取巷道空间环境特征,基于最大类间方差法建立巷道空间环境图像特征分割处理模型; 分析巷道空间图像特征,构建掘进机器人及巷道空间环境特征识别模型; 基于巷道空间环境图像识别信息,建立掘进机器人与巷道空间之间的坐标关系模型,推导并解算出掘进机器人在巷道空间中的位姿信息。经过仿真及实验验证表明,在实验室模拟巷道空间环境中,解算出的掘进机器人定位定向参数精度较好,算法误差较小,空间定位定向模型合理,仿真计算可靠,提高了掘进机器人对巷道空间环境信息的获取与特征识别能力,为掘进机器人的定位定向技术提供理论基础。     

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.     

基于双目立体视觉的弧焊机器人标定研究

根据弧焊机器人本体的实际结构,通过分析机器人基坐标系、双目立体视觉系统坐标系及空间特征点坐标系的几何对应关系,采用双目立体视觉测量方法测得机器人各关节几何参数误差,并对相应的参数误差进行了补偿。结果显示,误差补偿后的机器人直线轨迹的精度有了大幅提高。     

双目视觉机器人精确定位研究

如何实时鲁棒地进行移动机器人精确定位是一个挑战性的问题,人工路标有助于解决视觉定位中的数据关联难题,双目视觉有助于提高定位的精度,本文提出一种结合双目视觉和人工路标的方法来实现移动机器人的精确定位,实验结果验证了本方法的有效性。     

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.     

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。     

基于双目立体视觉的标定技术及应用

为提升双目立体视觉装置的准确度和精度,提出基于双目立体视觉的标定技术。针对双目立体视觉中两 个相机的特点,采用圆形标志阵列标定板为图像源,通过对图像预处理,以径向误差做约束条件,根据圆的几 何关系和最小二乘法综合提取特征点的算法获取图像标识点坐标并求取单应性矩阵,最后推导得到理想的外 参和内参,从而获得双目立体视觉装置准确的参数。实验结果为该装置对待测数据的获取提供了精确的数据 基础和可靠的矫正条件,进而提升了双目立体视觉装置的准确度和精度。     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

Service Robot Localization Based on Global Vision and Stereo Vision

To satisfy different positioning accuracy demand in the movement of the service robot,a hierarchical localization method based on vision was proposed considering the positioning cost and computational ...     

基于共面圆的双目立体视觉分步标定法

计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄像机的内外参数.为了快速、有效地进行摄像机的标定,针对常用的带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型,提出了一种简单有效的分步标定方法.先用预标定法得到左右摄像机主点坐标参数,然后再用TSAI两步法获得左右摄像机的内外参数,最后以左摄像机光心为世界坐标系原点,通过坐标转换关系,进而得到双目视觉的各种标定参数.该方法实验要求低,不需要移动摄像机.通过实验,验证了该方法能够准确、有效地求出各标定参数.     

基于监视器的双目立体视觉的立体效果

首先提出了一个基于监视器的双目立体视觉模型，然后重点分析了由视差引起的立体效果，以及直线段立体成像的立体效果．最后通过实验证实了论文的结论，并给出了一个虚拟植物可视化立体展现的实例．对于直线段立体成像的情形，定量分析和实验表明，当观察者保持双眼平行地远离或靠近屏幕时，看到的各点深度都相同的图像虽然会产生移动，但是不会感到有明显的形变．这为立体图像尺寸的测定提供了可行的方法．     

大型齿轮工件焊接的双目视觉测量标定

标定技术一直是双目视觉测量的难点,针对大型齿轮焊接的测量,分析了双目视觉测量标定的数学模型,得出双目视觉标定中的内参数和外参数.阐述了大型齿轮工件在焊接中双目视觉标定的图像预处理、特征点提取以及双目视觉测量的标定方法,并通过实例验证了双目视觉测量标定程序的正确性.     

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．     

移动机器人作战平台立体视觉三维建模方法

虚拟现实技术在移动机器人作战平台遥操作中的应用,可增强操控人员的视觉临场感,提高操控效率.基于立体视觉的三维建模是构建虚拟环境的基础.根据立体视觉的基本原理,研究了立体视觉的三维建模方法.在对比同类型中不同算法基础上,提出适合立体视觉系统的三维建模算法,提出提高空间点求解精度的改进算法,最后用Open Inventor进行三维模型可视化显示.试验结果表明,该方法具有良好的建模效果,能精确反映障碍物深度信息.