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。     

基于单目立体视觉的NAO机器人的目标定位与抓取

为了实现NAO机器人对空间目标的定位与抓取,提出了一种单目立体视觉的导航方法.首先利用机器人上部摄像机的平动获取两幅目标图像,等效于双目立体视觉,采用FFT频域互相关和累加求和快速算法,进行两幅目标图像的立体匹配,实现目标位置的快速检测;然后根据测得的目标高度,运用视野中心算法和三角测量原理计算出目标距离,进行目标的跟踪逼近,当机器人到达目标邻近区域时使用下部摄像机进行目标检测并进行姿态调整,直到距离误差落在目标中心许可的圆形区域内,进行目标抓取,实际测试表明采用这种视觉导航方法的NAO机器人抓取成功率在90%以上.     

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。     

工业机器人运动车体位姿计算方法研究

介绍了工业机器人视觉导航中的运动车体位姿的计算方法,论述了车体坐标系和摄像机坐标系之间的变化关系,推导出了车体坐标系和摄像机坐标系之间的变换矩阵,并进行了实验,通过实验确定了实验方案中的目标物体的位置和摄像机的运动参数,为实验中所使用的轮式移动机器人的运动导航打下了基础,确定了工业机器人小车相对于目标的位姿,就可以为移动车体提供导航与定位的依据。     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证.     

基于PCNN的高斯混合模型运动检测改进方法

针对同定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果.     

基于视觉显著性的无人机目标跟踪（英文）

近年来,小型无人机在无卫星导航条件下的使用需求日益强烈.针对多目标识别问题,提出一种基于小型多旋翼无人机平台的多运动目标识别定位技术,首先采用一种先快速定位感兴趣区域基于视觉注意机制,再用机器学习算法分析感兴趣区域获取目标的方法.实现了对图像中的指定目标进行追踪,同时还实现对目标的定位,其定位误差小于15 cm.该方法有效降低了光照变化、运动模糊、颜色类似物干扰及复杂背景等因素的影响.以地面机器人作为追踪目标进行算法测试验证,在目标消失时间较短的情况下,能够达到较好的追踪效果.     

基于机器视觉的目标跟随六足机器人

针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击.该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作.     

基于背景差分的运动目标检测方法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像.再利用背景差分的方法提取出运动目标.在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性.融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测.实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础.     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

基于全局视觉的服务机器人滑模轨迹跟踪控制

以轮式移动服务机器人的轨迹跟踪控制为研究对象,分别建立了轮式移动机器人在任务空间和视觉空间内的运动学模型,利用摄像机成像模型,实现了视觉空间到任务空间的速度向量变换.采用视觉伺服控制方法,构建了全局视觉轨迹跟踪控制结构.结合滑模控制思想,建立了具有全局渐近稳定的滑模轨迹跟踪控制器.以具有任意初始误差的圆和直线为参考轨迹,进行了仿真研究.仿真结果表明,所构建的系统控制器具有理想的响应速度和跟踪精确性.     

基于多信息融合的移动机器人定位算法

为了提高机器人的定位精度,提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先,由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值;其次,在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化,通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.实验结果表明,该算法在多转角、长距离的情况下取得了满意的效果,有效地提高了定位精度.     

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SLAM车载摄像机快速位姿估计及景物重构

针对单目视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)应用,提出一种快速车载摄像机位姿估计及景物结构3D重构算法。在无具体标定物的情况下,利用移动机器人二自由度运动导致摄像机采集视图中对应极点的特殊性质,标定出真实摄像机与虚拟摄像机间的相对姿态,并利用主动视觉方法进一步标定出移动机器人坐标系与虚拟摄像机坐标系间的相对位移;构造无穷单应变换,将真实视图中通过SIFT算法得到的假设欧氏匹配点集转换为对应虚拟摄像机的虚拟假设欧氏匹配点集,并利用基于RANSAC的归一化三点算法快速地对本质矩阵进行估计和分解;利用已观测到的路标三维信息,递归地剔除本质矩阵分解出的平移量的尺度不确定性,并利用线性三角形法重构出景物结构。实验结果表明:该算法在保证运算精度的同时,具有更快的运算速度。     

视觉定位脑外科手术机器人系统的坐标映射

详细阐述了基于视觉定位技术的脑外科手术机器人系统的构成与手术过程,探讨了系统四个坐标系之间的相互映射关系·利用计算机视觉、机器人和医学影像三维重建技术,辅助医生完成脑外科手术·系统采用标记点校准方法,用视觉定位代替人为机械臂定位方式,使系统在手术精度与智能化方面有了很大的改善·通过研究各个坐标系之间映射关系,完成手术校准与规划,引导机器人到达规划的位姿,为实际应用提供了理论基础·     

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。     

基于视觉的六自由度机械臂运动学参数辨识

提出一种新型低成本的基于单目视觉的机器人末端位姿测量方法,设计并实现了六自由度机械臂的运动学参数辨识。采用分级测量方法和标定板绝对编码方法,解决了当前视觉测量过程中测量范围小、测量精度受相机畸变影响大等问题;使用基于位置误差的运动学参数辨识模型和单目视觉测量系统,简化了机器人的标定过程。最后,通过实验验证了方案的实用性和有效性。