基于力和视觉的未知平面内机械手伺服控制

研究机械手对未知平面内直线和圆形轨迹的跟踪方法,在跟踪过程中,保持末端执行器与未知平面之间接触力恒定.该控制系统采用视觉和力的双闭环控制结构,利用双目立体视觉系统实现对未知平面法线方向的估计,实现对水平面内运动分量的视觉伺服控制;应用力传感器感知末端执行器与未知平面之间的接触力,实现对末端执行器在垂直方向运动分量的控制.应用MATLAB机器人工具箱进行仿真实验,验证控制策略的有效性.     

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.     

面向机器人抓取的双目视觉单步多目标检测方法应用研究

针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度,单步多目标检测器定位像素坐标;通过相机标定和eye-to-Hand手眼标定将图像中的像素坐标以及双目测距模型的深度坐标转换为机器人基坐标的位姿,建立机器人运动学模型完成机器人基坐标到机器人末端坐标的转换,通过ROS实现上位机与机器人通讯,并将定位结果发送给ROS;经过多次实验,表明方法的目标检测误差在3.5 mm以内,深度误差在1.2 mm之内,具有很好的实用推广价值。     

空间机器人双目视觉测量系统结构设计

为确保空间机器人稳定工作,提出了一种空间机器人双目视觉测量系统结构设计方法。采用D-H参数法对空间机器人机械臂建模仿真获取空间机器人基座固定工作空间;以此为测量范围约束,设计空间机器人双目视觉测量系统结构。仿真实验证明了该设计方法的可行性、有效性。     

基于人工免疫算法的图像直接反馈视觉伺服

提出了一种基于图像直接反馈的平面视觉伺服控制方法,其特点是不需要提取期望图像与反馈图像的图像特征而用人工免疫的智能进化算法直接求解期望图像与反馈图像之间的位置与夹角误差向量,再将此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,从而完成视觉伺服闭环控制。与传统的基于图像特征的视觉伺服控制方法相比具有更好的通用性与稳定性。对算法的关键技术、实现步骤及参数选择进行了深入分析,并通过实验验证了所提方法的有效性与稳定性。     

空间机器人自主视觉伺服控制策略

针对传统的空间机器人遥操作控制方法受时延影响严重的问题,基于最新研制的4自由度空间机器人,提出一种基于多目相机的自主复合控制策略.该策略包含了眼在手和眼到手2种相机配置结构,每个相机均具有独立的位姿计算能力,前者保证了伺服控制的精度以及操作的灵活性,后者能够在观察到全局视景的情况下做出伺服控制.为满足机器人视觉实时控制的需求,对视觉处理算法进行了特别考虑.首先,设计了基于多边形形状拟合的特征识别方法,提出曲线矢量数据贪婪算法来处理图像遍历拟合过程中计算密集的问题;其次,结合特征识别结果和模型目标的空间信息,提出基于弱透视模型的单目位姿估算及优化算法;最后,依据所提策略在实验室环境中完成了自主导航及捕获任务,验证了在较低层次进行这种复合控制的可行性和有效性.     

液压四足机器人在野外随行中的定位研究

针对液压四足机器人在野外环境中有效随行的问题,提出了一种相对于引导员的定位方法.通过双目视觉定位和单目视觉定位融合方法来提高系统定位精度和鲁棒性,其中双目立体视觉采用轮廓检测和动态规划法求取整体最优估计,并利用Newton迭代法估计最优位姿.由于引导员可能穿着与周围环境相似的迷彩服,还设计了一种识别性高、检测容易的标志作为引导员的标志.最后,通过仿真实验验证了系统的有效性和定位精度,并且在液压四足机器人的实物上进行了实验,证明了本系统的可行性.      

面向室内环境的主动视觉即时定位与地图构建系统

提出了一个主动视觉即时定位与地图构建(SLAM)系统,能够避开障碍物,预测行人运动方向并且躲避行人,同时能够在未知环境中获得有效路径和进行稀疏三维点云地图构建.该系统由机器人平台、RGB-D摄像机和双目摄像机构成.RGB-D摄像机基于RGB-D上半身探测器进行行人检测与跟踪,同时使用RGB-D摄像机进行三维地图构建.双目摄像机通过获取深度信息寻找可通行路径.该系统实现了主动地图构建并且避免了由传统方法构建的静态地图包含行人的情况.实验验证了该系统的有效性.     

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.     

微装配机器人无标定视觉伺服

为获得高效的微装配机器人系统性能,避免复杂的摄像机标定,提出了一种基于图像雅可比模型辨识的微装配机器人无标定视觉伺服结构和控制算法;设计了视觉伺服控制律;成功进行了微操作手二维平面定点、直线轨迹跟踪、圆周轨迹跟踪和三维涂胶运动实验,实验结果表明:提出的系统结构和控制算法具有良好的实际效果.     

基于形状相似的三维模型检索方法研究

在基于内容的三维模型检索方法中,基于形状的检索方法由于其视觉上的直观性和效果上的稳定性,得到了广泛的研究,本文提出了一种基于模型视觉投影图相似的形状检索方法,对任意模型通过坐标规范化,方向投影,提取其二维投影图像的Fourier描述符和Zernike矩描述符作为模型特征,在数据库中进行匹配检索.解决了该类方法中的投影图最优匹配的问题,并在检索效果和效率上取得了很好的结果.     

融合边缘语义信息的单目深度估计

单目深度估计研究是许多视觉任务的基础,从图像中得到边缘清晰,细节丰富的深度图对于后续任务具有重要的作用.针对当前单目深度估计模型中不能深度融合图像语义信息以及不能较好地利用图像对象的边缘信息问题,首先构建了超像素拓扑关系图,使用图神经网络提取局部边缘信息之间的相互关系,得到以超像素为节点的拓扑关系图,其次构建了基于编解...     

基于视觉伺服的小型四旋翼无人机自主飞行控制研究进展

 在GPS信号较弱甚至失效的环境下,视觉伺服能够通过视觉信息控制自主飞行,因此近年来视觉伺服在自主飞行控制领域受到广泛关注。根据获取的图像信息不同,可将视觉伺服分为基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服。与基于图像的视觉伺服相比,基于位置的视觉伺服位姿估计稳定,可直观地在直角坐标空间定义机器人运动,符合机器人工作方式,且控制器设计简单,但控制精度受摄像机和机器人标定精度的影响,且计算量较大。对于小型四旋翼无人机自主飞行控制的应用研究中,视觉伺服的实时性、精确性和鲁棒性尚待提高,且小型四旋翼无人机的智能化不高,在室内室外模式转换及室内协同控制方面还有广阔的发展空间。     

基于双目视觉技术的物体深度信息的提取

传统的双目匹配算法得到的数据是左右视图匹配点的二维坐标;但二维坐标将丢失物体的三维深度信息。提出一种利用视差原理在世界坐标系内计算该物点在现实中所对应点的三维坐标的新方法。该方法分为三部分:第一部分为双目相机的标定,包括内参(主点、焦距、径向畸变、不垂直因子)以及两相机之间的外参(旋转矩阵和平移矩阵)。第二部分为特征点的提取与匹配,特征点的提取则是利用SIFT算子提取左右视图的特征点,匹配则是将两视图中的对应点(现实中为同一点)利用SIFT算法进行匹配。第三部分为物体深度信息的计算,利用双目相机的视差原理和已经得出的双目相机的参数进行空间还原得到相应的左右视图投影投射矩阵,结合空间几何线性关系计算出该点在世界坐标系的三维坐标,从而得出其深度信息。     

深度域波动方程偏移速度建模方法及应用

针对波动方程叠前深度偏移中重要的速度模型问题,研究了一套三维速度建模方法和软件.该方法以波动理论为基础,采用批量计算和计算机可视化交互处理相结合的方法,进行时间偏移速度分析、时间坐标和深度坐标的深度偏移层速度分析,由此可建立时间域及深度域的层速度模型,为三维波动方程叠前深度偏移提供合理、可靠的偏移速度模型.经实际的三维地震资料处理,证实了这套三维速度建模方法和软件的有效性.     

基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人设计

为了降低樱桃采摘过程中的破碎率,提高采摘效率,设计一种新的基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人。将TI公司的32位数字处理器芯片TMS320F2812作为核心处理器设计移动式樱桃采摘机器人,本文给出硬件总体方案,并且通过SAA7105完成对视频图像的编码操作。软件设计主要包括樱桃的定位、机器人手眼标定和机器人路线规划。依据目标上多个点的三维位置信息对樱桃球模型进行重建,通过最小二乘法求出樱桃质心位置,实现樱桃的定位。将樱桃在机器人坐标系中的定位简化成求解摄像机坐标系和机器人坐标之间的映射矩阵,通过映射矩阵实现机器人手眼标定。考虑到樱桃的采摘要求,通过分段路径规划对机器人的运动进行控制。实验结果表明,所设计机器人图像处理性能强、定位精度高,在保证采摘精度的同时,有很高的采摘效率。     

感受野视觉特征整合模型及应用

 采用基本ICA模拟视觉感知机制对自然图像分解得到的图像基函数在空间排列上是混乱的,这与视觉生理机制相互矛盾.模拟视皮层感受野间的信息整合机制,建立了新的计算模型.针对基于内容的图像故障区域检测问题,提出了相应的高效率少样本检测算法. 首先,以列车正常和故障图像序列作为训练数据,利用拓扑ICA方法学习图像基函数,由此得到的独立分量系数作为神经元响应,然后模拟同步振荡机制选择响应强烈的神经元,输出其对应的内容,最后通过自动对比实现图像故障区域的快速定位.实验结果表明,与传统方法相比较,引入视觉信息整合机制的新模型及其算法能够提高故障检测率.     

基于视觉注意力机制的图像检索研究

信息技术的发展使各种图像信息日益膨胀,如何从中找到重要的信息一直是机器视觉和信息处理研究中长期面临的重要问题。将视觉注意力机制引入到图像分析领域,则能获得高效的检索能力。本文首先介绍了视觉注意力、视觉注意力计算模型及研究现状,其次分析了图像中引入视觉显著性的必要性和重要性,论述了图像视觉显著性的层次、显著性特征的选择及度量;最后给出了有待研究的重点问题。     

基于RBF神经网络的双目立体视觉系统的研发

在摄像机标定的过程中,由于深度信息的丢失,摄像机镜头的畸变以及图像处理时的误差等因素影响,最终影响系统标定的准确度.本论文采用RBF神经网络的训练方法,开发出一套双目视觉系统,以匹配点在左右图像的坐标为网络的四路输入,通过网络得到三路输出,性能指标为网络的三路输出和该对应点在世界坐标系坐标差值的均方值;并根据梯度下降法来调整隐含神经元与输出神经元之间的连接权值,节点基宽参数与中心矢量,直到性能指标达到预定值,使其和激发函数共同组成具有投影矩阵功能的系统,完成双目视觉系统的标定.最后对系统进行精度分析.     

方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法

为了解决Criminisi算法在图像修复过程中无法保证修复块的优先级顺序,从而导致修复质量不佳的问题,提出了方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法.首先,将待修复块分割为两个子块,通过子块的方差构建方差约束因子,并利用方差约束因子改进Criminisi算法中的优先权函数;然后,在二维直角坐标系中对损坏区域进行测量,根据测量结果选取损坏基准值,以构建搜索区域判定模型,确定最优匹配块的搜索范围;最后,引入SSD(Sum of Squared Differences)模型在搜索区域中选取最优匹配块,利用最优匹配块中像素点与待修复块中对应像素点的像素差值构造置信度更新模型,对置信度进行更新,实现图像的修复.实验结果表明,与其他图像修复算法相比,本文算法具有更好的图像修复视觉质量.