基于局部SURF与Kalman滤波的多机器人识别与跟踪

针对SURF匹配算法,提出一种局部特征匹配的思想,对场景中多个目标机器人进行识别与跟踪。在静态场景中,利用背景差法检测出场景中所有运动机器人,提取各个机器人的轮廓,通过轮廓获得每个机器人在图像中的区域,对每个小区域提取SURF特征点并与模板图像进行匹配,得到想要跟踪机器人的位置信息,最后通过Kalman滤波对机器人位置进行修正并跟踪。实验证明本算法在不降低匹配的准确性上有效提高了识别与跟踪的效率。     

基于立体视觉匹配的采摘机器人目标定位方法

为了解决采摘机器人目标定位偏差大的缺陷,提出基于立体视觉匹配的采摘机器人目标定位方法。引入立体视觉模型获取目标图像,采用线性平滑滤波模板消除目标图像的噪声;应用Bouguet算法立体校正左、右图像对;应用Sobel算子检测采摘目标边缘,确定目标的采摘中心点,通过立体匹配确定左、右图像中采摘目标的对应关系,完成采摘中心点的正确匹配,实现采摘机器人目标精准定位。测试结果显示,应用提出方法获得的采摘中心点匹配精度更高,采摘机器人目标定位误差最小值为1.0%,降低了目标定位偏差,应用性能较佳。     

未知环境下机器人定位与运动目标侦测

提出了一种基于扫描点匹配的未知环境下机器人定位与运动物体侦测方法.该方法利用同一性检验原则完成扫描点类型判断,有效减小由环境运动物体引起的机器人定位误差,提高了动态环境下机器人同时定位与地图构建的准确性.该方法的引入提高了基于扫描点匹配的 SLAM 方法在实际环境中的应用价值,同时拓展了传统SLAM 的研究和应用范围,使之可以与目标跟踪方法相结合.通过实体机器人实验证明了该方法的有效性.     

基于视觉的并联机器人智能分拣系统设计与实现

针对传统工业机器人无法满足复杂分拣环境下作业要求的问题,设计基于视觉的并联机器人智能分拣系统.以Delta并联机器人、CMOS相机为硬件基础,运用固定阈值和轮廓提取等方法对图像进行预处理,求解出所观察目标的空间位姿,通过Hu矩匹配法对工件进行识别匹配,提高并联机器人对环境的认知能力和智能性.系统测试结果表明,该控制系统...     

柔性装配系统中机器人装配工作站建模

系统研究了机器人装配工作站的理论建模问题，解决了匹配服务系统性能分析与求解，使ＦＡＳ的性能与机器人周边设备性能之间建立了定量关系，为ＦＡＳ优化设计和合理决策提供了理论依据。     

基于非线性状态反馈的机器人操作手的鲁棒控制

文章考查了一类具有非匹配不确定性的非线性系统的全局稳定性及其在机器人鲁棒控制中的应用．针对机器人存在参数不确定性以及外界干扰的情况，利用非线性鲁棒控制理论给出了鲁棒控制器，考虑不确定性存在情况下跟踪误差的全局渐进收敛性．最后给出了两连杆刚性机器人的仿真例子，验证了其控制效果。     

采用跃度模型和干扰估计的并联式加注机器人分散鲁棒控制

针对液压驱动型并联式加注机器人的空间轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于机器人跃度模型和关节扰动估计的分散鲁棒控制策略。通过并联机器人的跃度反解模型将系统基于笛卡尔空间的理想期望轨迹映射为各独立关节的期望轨迹,同时将关节间的耦合交联项处理为各驱动单元的时变外部干扰,进而将并联机器人分解成一组受有界外部扰动关节子系统的集合。针对各独立关节,算法通过反步方法融合了扩张状态观测器和鲁棒控制器,其中扩张状态观测器主要用来实现对关节中匹配不确定性与不匹配不确定性(包括外部扰动和非线性建模误差)的精确估计和补偿,鲁棒控制器用于抑制扰动中超出观测器带宽的快速时变项和其他误差项。通过构造Lyapunov函数从理论上验证了整个闭环系统的稳定性。实验结果表明,提出的控制器能准确估计和补偿各关节子系统中存在的匹配与不匹配不确定性,同时系统具有良好的轨迹跟踪性能和较强的抗干扰能力。     

改进适应度的异构多机器人任务分配

目的探究基于适应度的异构机器人系统模型与外部适应度的特点,提高系统性能与任务分配结果。方法应用数学模拟法分别研究机器人与任务,实证研究法验证外部适应度算法。结果对于机器人模型与任务模型,采用机器人原始性能参数建模;外部适应度采用正余切函数构成的算法,实现了任务最优分配。结论改进后的数学模型提高了系统的鲁棒性与可扩展性,改进外部适应度算法更为有效的反映机器人与任务间的匹配关系,为系统任务分配提供了可靠依据。     

基于卡尔曼滤波的室内服务机器人定位

研究了服务机器人在室内环境中运用卡尔曼滤波算法定位的一种方法.服务机器人事先将特定的墙壁与墙角信息存储,依靠自身配备的里程计获得基本的位置信息,通过声纳传感器进行观测,对墙壁进行识别匹配,根据事先的墙壁信息获得观测位置,通过将预测值与实际观测值之间匹配和修正的递归过程实现定位算法,用Matlab软件仿真验证了该方法的可行性.     

基于SIFT算法的图像匹配对提纯方法研究

针对SIFT算法在图像匹配时会产生很多误匹配的问题,本文利用霍夫变换有效的删除了SIFT所产生的误匹配.首先,由SIFT算法粗略的完成图像匹配;然后利用霍夫变换形成等分的霍夫单元,将所有匹配按照匹配参数分配到这些霍夫单元中,把含有较少匹配对的单元格中的匹配删除.实验表明,该方法能有效的提高特征点匹配的正确率,为后续的机器人视觉导航奠定了基础.     

基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法

针对传统移动机器人视觉图像分级匹配算法只能完成粗匹配,导致最终匹配精度较低、匹配时间较长等问题,提出一种基于深度强化学习的移动机器人视觉图像分级匹配算法.首先,利用深度强化学习网络结构中的策略网络和价值网络,共同指导浮动图像按正确方向移至参考图像;其次,在粗匹配过程中通过设计奖赏函数,实现颜色特征粗匹配;最后,在粗匹配基础上,利用改进尺度不变特征变换算法提取待匹配的图像局部特征,按相似度进行移动机器人视觉图像分级匹配.实验结果表明,该算法可有效实现图像的粗匹配与精匹配,在不同视角与尺度情况下特征检测的稳定性均较高,匹配精度高、时间短,匹配后的图像质量较好,提高了移动机器人的实际应用效果.     

基于图像理解的移动机器人定位问题研究

为了能够提高在一般环境下移动机器人定位的精度,文章采用栅格地图来描述环境;提出基于图像理解的移动机器人定位的概念,将栅格地图当成图像来处理,从而可以将图像配准中的优秀算法引入移动机器人定位中;对于栅格化的图像提取其Harris角点,同时提出两步匹配法寻找相邻2个时刻的2幅图像中匹配的Harris角点。首先采用里程计的数据对角点进行粗匹配,而细匹配采用的是基于随机抽样算法,能够有效地剔除粗匹配过程中误匹配的角点对,提高了定位算法的鲁棒性;最后用非线性最小二乘法估计机器人的位姿。通过实验可以看出在一般的环境中,基于图像理解的定位算法要优于基于线段特征的定位算法。     

SIFT算法在不同维数下的图像匹配效率

 在移动机器人视觉定位领域中,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法由于具有尺度、旋转和光照不变等特性被得到广泛应用。图像匹配效率与SIFT算法中所取维数有关,使用多少维数来表示一个特征点,满足不同的图像匹配精度和实时性的要求,还没有明确定义。为解决这个问题,针对不同维数的SIFT算法的匹配效率做了实验分析,得到了不同应用场合下使用维数的指导范围。以室内场馆导航机器人视觉定位为例,选取了16维作为匹配维数,实验结果能够满足移动机器人实时定位的需要。     

移动机器人行驶动力学及最优参数匹配

通过对移动机器人武器系统纵向平面内的动力学分析,建立了移动机器人纵向动力学方程,分析了其行驶的附着条件,提出了动力参数的最优匹配方法.行驶方程的Matlab仿真图形表示了机器人在行驶电机最大输出扭矩下,可以达到的坡度角和加速度.该研究为移动机器人的构形设计和功率匹配提供了理论依据.     

未知环境下移动机器人的同时定位和地图构建

针对未知室内环境下的自主移动机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,通过激光测距仪来获取环境信息,采用室内环境直线特征的提取和匹配方法,使移动机器人能够自主定位,解决了里程计传感器在移动中所带来的不确定性误差,同时采用移动栅格法对全局地图更新,提高了系统运行速度.利用Pioneer-3移动机器人平台进行实验,得到了较完整的环境地图.实验结果表明了基于环境特征的移动机器人同时定位和地图构建方法的有效性和实用性.     

基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法

针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题, 提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法. 首先, 采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后, 提出一种新的特征点描述子定义方法, 计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点, 通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实 现特征匹配; 最后, 根据匹配结果, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高, 能满足机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性的要求.     

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。     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计

利用语音命令对机器人的行动控制,有很大的实用价值。介绍了采用动态时间弯折(DTW,Dynamic Time Warping)算法进行模式匹配的特定人孤立词汉语识别系统。DTW算法简单有效,尤其适合孤立词语识别系统。用凌阳单片机SPCE061A搭建的机器人平台对系统进行测试,结果表明,系统识别效果良好,控制者通过语音可以实时控制机器人行动。