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.     

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.     

双目立体视觉系统的摄像机标定技术

摄像机标定是立体视觉的第一阶段,也是极其重要的阶段。本文用张正友平面标定方法对双目立体视觉系统进行标定,获取了其结构参数。实验表明,标定结果有较高精度。     

排爆机器人视频图像系统的研究与实现

为了辅助公安人员更好地完成排爆工作,设计和开发了一个带双目立体视觉系统的排爆机器人。给出了一个切实可行的视频图像处理系统,包括设计原理、系统结构、硬件选型、视频捕获的软件实现等。该机器人视觉系统成功地通过抓取实验,表明了它在精度上能够满足排爆机器人的项目要求。     

激光视觉机器人焊接中摄像机和手眼的同时标定

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要问题.文中针对激光视觉机器人焊接的具体应用系统,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法.该方法依据机器人手眼矩阵和机器人手爪对基坐标系位姿矩阵之间的特定关系,进行一次标定实验而同时求解出摄像机参数和机器人手眼关系矩阵.此方法简单、实用、快捷,避免了传统方法复杂的实验和解答过程.计算结果表明,标定精度能满足机器人焊缝跟踪的应用要求.     

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。     

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。     

基于遗传BP神经网络的双目相机手眼标定研究

为了提高固定双目相机手眼标定精度,文章提出了一种利用遗传算法优化的反向传播(back-propagation,BP)神经网络的手眼系统标定方法。分别将靶标在相机坐标系与机械臂坐标系下的坐标作为输入量与输出量建立BP神经网络标定模型,并针对BP神经网络模型存在易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,引入遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:与BP神经网络模型和传统的多元线性回归拟合模型相比,经遗传算法优化后的BP神经网络模型能显著降低标定误差,加快收敛速度;遗传BP神经网络模型样本预测结果与实测值之间的距离平均误差为1.712 6 mm,优于BP神经网络模型的平均误差2.400 2 mm和线性回归模型的平均误差3.377 1 mm。     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

简便高精度的机器人手眼视觉标定方法

对摄像机成像模型进行了分析,论述了机器人手眼系统标定原理。在此基础上,不改变机器人的外臂与基坐标系的旋转关系,设计了一种机器人手眼视觉的标定方法,与传统的方法比较,它不需要预先标定摄像机的内外参数。实验证明:该方法具有算法方便快捷、实验过程简单易行,且精度高等优点,可用于机器人进行运动目标定位与跟踪。     

基于光栅双目视觉的手掌重构与实现

针对手部掌形的表皮纹理复杂性和弹性易形变等特点,提出了一种以光栅式双目三维视觉技术对手部掌形模型进行重构及实现的方法。首先对左右侧相机的属性参数和相对位置进行标定,并利用多方位光栅扫描的图像作优化拼接,再对海量原始数据点云进行编辑、三角形和曲面片化处理,最后实现手部掌形模型的数控模拟和实际加工验证。试验结果表明,采用高精度的非接触式测量能快速完成逆向实物加工,该方法具有借鉴和应用价值。     

一种快速有效的体视图匹配方法

研究了体视技术中最困难的一点:体视图的特征匹配问题.首先探讨了若干理论问题,然后提出了一种基于边缘线段的、快速有效的体视图匹配方法.其匹配过程分为两步:初始匹配和引导匹配.在初始匹配中,施加了epipolar约束和局部的几何与区域约束,以减小搜索空间.引导匹配在一个线段连接关系图的启发引导下进行,其特点是使用启发式搜索技术,基本避免了搜索空间的指数爆炸问题.最后给出了实验结果.     

基于双CCD立体视觉系统的建模

介绍了一个由双CCD构成的立体视觉系统,对其工作过程和性能进行了分析,因为其性能不能满足要求,所以提出了一种通过两幅二维图像对应点的图像坐标获取其三维坐标的算法．该算法引入了摄像机的内外参数,包括摄像机的位置、取向以及镜头的畸变等,并利用Matlab进行了实现,结果表明该算法计算量小,而且能获得比较好的精度．     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明:与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

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．     

面向裸眼3D的半全局立体匹配视差优化方法

针对基于双目相机的裸眼3D显示的实时性和真实性问题,研究高精度、高效的双目立体匹配算法来获取高质量的深度信息。采用半全局立体匹配算法获取初步的视差估计量,在此基础上,建立基于一致性检验、中值滤波、多层次均值滤波和视差绘制方法的组合优化方法。实验结果表明,视差优化方法能够使视差的均方根误差下降40%左右、像素错误匹配比率下降20%以上,从而获取高精度的深度信息,为裸眼3D的虚拟视点实时精确绘制奠定技术基础。     

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.     

一种双目主动立体视觉系统的目标定位算法

首先引入主动视觉空间的概念,即用系统本身运动自由度来表达摄像焦点到空间点的视线,其次,推导了把任意摄像机图像点换到主动视觉空间的算法,最后,采用三角形测量原理对图像特征点进行匹配和定位,因为系统中的各个摄像机独立注视目标,摄像机可以采用较小的视野,这为提高定位精度提供了可能性,采用数值仿真手段对相关理论进行了验证。