基于虚拟仪器技术的分布式机器人视觉伺服系统

研究一种构造分布式机器人视觉伺服系统的方法。在分布式机器人视觉伺服系统的基础上,运用NI公司(美国国家仪器公司)的LabVIEW,将四自由度机器人系统和实时图像采集系统连接起来,构成了基于LabVIEW的分布式机器人视觉伺服系统。推导了视觉伺服机器人系统的图像雅克比矩阵,用LabVIEW语言编写了基于逆模型的控制算法,给出了实验结果。     

基于单目视觉的自主牵引机器人研究

采用单目相机设计了一种在空间内能够跟踪靶标的自主移动机器人系统,它主要包括单目视觉系统、移动机器人平台、无线模块、上位机及控制软件。上位机控制软件首先对通过无线图像采集模块获得图像进行图像处理与特征提取,获得靶标的在图像坐标系下的当前位置信息,然后与靶标的目标位置进行比对,获得机器人的运动控制量,进而控制机器人始终跟踪靶标,从而实现了基于图像的机器人在空间位置控制过程。     

基于LabVIEW的机器人视觉伺服及模糊控制研究

本文研究了一种构造分布式机器人视觉伺服系统的方法。借用分布式系统的概念,运用NI公司（美国国家仪器公司）的LabVIEW,将四自由度机器人系统和实时图像采集系统连接起来,构成了基于LabVIEW的分布式机器人视觉伺服系统,推导了视觉伺服机器人系统的图像雅克比矩阵,用LabVIEW语言写了基于逆模型的控制算法,给出了比例控制和模糊控制的实施结果。     

服务机器人视觉系统模块化研究综述

对于服务机器人,其所处的环境通常都是未知的、非结构化的,视觉以其信息量大成为最重要的机器人感知方式。图像采集、处理系统各式各样,研发存在大量低水平的简单重复工作。将从机器人的模块化为切入点,综述了视觉系统作为机器人的强大的功能构件,其发展过程中的常用系统形式和相应的特点。最后展望和分析了服务机器人视觉模块化的发展趋势。     

单幅图像深度信息的提取

视觉测距已成为机器人导航领域里一项重要的研究内容。本文提出一种基于高斯-马尔科夫随机场模型,首先通过图像采集及激光测距系统,采集大量图像及其相匹配的深度信息图,在人类视觉系统基础上,提取图像特征,通过训练完善模型,并应用于新采集图像上。结果表明,该方法可以实现单幅图像深度信息的提取。     

基于机器视觉的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统

为了避免汽车装配协作机器人故障发现不及时而导致的生产效率低下,设计一种基于机器视觉的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统。以典型机械故障识别系统为基础,建立具有故障图像采集、故障图像处理、故障图像特征提取和故障图像分类四大模块的汽车装配协作机器人机械故障图像识别系统;利用机器视觉技术获取机械故障图像特征,根据Saulola算法实现机械故障图像彩色增强,通过Niblack算法确定协作机器人机械故障节点位置,得到机械故障图像识别系统的机械故障图像分类结果,实现汽车装配协作机器人机械故障图像识别。实验结果表明：该方法识别效果好、识别效率高。     

基于虚拟仪器技术的机器人视觉伺服研究

以分布式系统的原理为结构框架,将四自由度机器人系统和实时图像采集系统有机结合,构成了基于虚拟仪器技术的分布式机器人视觉伺服系统。在推导视觉伺服机器人系统的图像雅克比矩阵的基础上,用LabVIEW语言编写了基于逆模型的控制算法等软件模块,实现了对目标二维运动的跟踪,最后给出了实验结果:采用简单的模糊控制算法,对于100个像素的阶跃激励,系统可在3 s内实现跟踪。     

机器人双目图像采集系统设计研究

针对机器人FPGA双目图像采集及ARM图像处理结构,为了给ARM微处理器的图像算法及匹配模块提供良好视频源,提出一种基于FPGA的双CMOS新型机器人立体图像采集系统。该系统使用FPGA处理两只CMOS视觉传感器芯片图像数据,并提供软排线接口至微处理器。硬件上显著减少了各种干扰降低误差来源,软件上可采用点同步的方式达到更精确的同步控制,集成度高、同步性好、实用性强。对此重点完成了FPGA双目图像采集系统的硬件设计及其初始化、模块化、单传感器图像采集及TFT LCD屏显示。     

阀口袋自动上袋机器人系统设计研究

阀口袋包装方式是粉体的主要包装方式之一,但在上袋环节普遍依赖人工操作来完成,效率低,粉尘危害大。针对这一问题,设计了一种阀口袋自动上袋机器人集成系统。该系统主要由阀口袋输送装置、机器视觉系统、工业机器人和控制系统组成。通过视觉系统在线采集阀口袋局部图像,利用二次开发的图像处理程序对图像进行处理,完成阀口袋的识别定位;然后PLC与机器人通信,工业机器人在视觉引导下通过上袋末端执行器完成阀口袋的拾取、开袋、套袋等一系列上袋工序。该系统视觉识别定位速度快,上袋末端执行器运行稳定,配合机器人较好地完成了阀口袋的自动上袋作业。     

图像反馈机器人视觉伺服系统理论与实验研究

对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一,其研究成果可应用在机器人自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等问题中。本文分析了基于图像雅克比矩阵的机器人视觉伺服方法的基本原理,采用了基于图像的视觉伺服方法,直接利用图像特征来控制机器人运动,构建了自由度GRB-400工业机器人图像反馈视觉伺服系统。采用该系统进行了机器人跟踪两维平面运动目标的实验,结果验证了该方法的有效性。     

履带式挖掘机器人CCD道路识别

为实现液压挖掘机器人的无人操纵、自主作业,对小松液压挖掘机进行机器人化改造,在对挖掘机行走机构、回转机构、工作装置实现全液压电液比例控制技术的基础上,通过电荷耦合器件(Charge Coupled Devices,CCD)摄像头采集室外规定路径图像,图像经平滑、去噪、二值化、边缘提取等处理后,对路径进行识别,将路径识别特征量作为履带式液压挖掘机左右行走液压马达的驱动控制信号,实现挖掘机对路径轨迹的自主跟踪.在二值图像基础上,采用直接边缘检测和跟踪边缘检测相结合的识别方法,保证路径识别可靠性.改造后的挖掘机器人集机械、液压、自动控制、机器视觉等技术于一体,采用摄像头获取路径图像,构成视觉伺服控制系统,控制挖掘机的行走机构,经实验验证是可行的.     

大视场室内移动机器人高精度动态定位方法

高精度室内定位是移动机器人实现自主导航、运动控制和协同作业等任务的前提条件.利用单目视觉定位原理,提出了一种针对大视场的室内移动机器人绝对定位方法.该方法适用于室内多移动机器人同步动态定位,解决了大视场环境下多相机非线性标定和视场融合问题,相机标定精度提高了52.6％.为提高移动机器人动态定位精度,设计了基于光信标的高...     

基于计算机视觉对目标识别检测的研究

机器视觉是工业机器人获得外部环境信息的方法之一,通过视觉所得到的图像信息能实时地提取工件参数、判断出工件所处的位置。为了改善从 CCD 摄像头摄取的工件图像的质量,需通过理论分析和MATLAB软件对图像进行预处理,利用直方图均衡化、中值滤波、边缘检测等方法,提取出板材矩形类工件的边缘特征,用Halcon软件计算测量板材边缘,利用Canny算子取得板材在精度误差之内的边缘检测效果。     

基于区域投影的微型足球机器人系统识别

针对足球机器人这一多机器人系统中机器人小车和球的视觉识别 ,开发了一种基于区域投影的识别方法。首先对于由 CCD镜头所捕获的图像进行宏观位置跟踪 ,即自上而下、自左至右地进行网格搜索 ,获取目标物体 (机器人小车和小球 )内一点 ;然后从该点出发 ,利用区域投影 ,对目标物体精确定位 ,得到小球和各机器人的中心位置及各机器人的方位。运行结果表明 ,本方法具有较高的识别精度 ,能够很好地识别处理多个机器人粘连在一起的情况 ,同时识别速度较快 ,对于大小为 80 0 pixels6 0 0 pixels(包括六个机器人小车 )的图像 ,采用 PII35 0 PC识别速度达到每帧仅用时 1.2 m s。     

Coordinating the Operation of a Robot’s Manipulator and Vision System

Russian Engineering Research - The effectiveness of autonomous service robots may be improved by coordinating the operation of the manipulators and the robot’s built-in vision system in the...     

清洁机器人路径规划算法研究综述

针对目前清洁机器人的清洁效率低,同时路径规划技术存实际应用中方法简单、适应性弱,特别是在障碍物环境下存在明显的不足等问题,提出了路径规划的基本方法及关键过程,保证机器人完成清洁任务,达到自主路径规划和全区域覆盖的要求。着重分析了环境建模的不同技术,同时讨论了在环境地图中不同的路径搜索算法,通过对算法的覆盖率、重复率等重要性能指标进行了比较,分析了不同算法的优、缺点及适用范围,为算法的合理应用提供了技术参考,最后提出了清洁机器人进一步研究的方向。研究结果表明,根据环境的复杂程度,需要采取不同的路径规划算法来制定控制方案,而对多种算法进行融合技术处理则能有效地提高对不同环境的适用度以及控制系统的鲁棒性。     

Robust and efficient vision system for group of cooperating mobile robots with application to soccer robots

In this paper a global vision scheme for estimation of positions and orientations of mobile robots is presented. It is applied to robot soccer application which is a fast dynamic game and therefore needs an efficient and robust vision system implemented. General applicability of the vision system can be found in other robot applications such as mobile transport robots in production, warehouses, attendant robots, fast vision tracking of targets of interest and entertainment robotics. Basic operation of the vision system is divided into two steps. In the first, the incoming image is scanned and pixels are classified into a finite number of classes. At the same time, a segmentation algorithm is used to find corresponding regions belonging to one of the classes. In the second step, all the regions are examined. Selection of the ones that are a part of the observed object is made by means of simple logic procedures. The novelty is focused on optimization of the processing time needed to finish the estimation of possible object positions. Better results of the vision system are achieved by implementing camera calibration and shading correction algorithm. The former corrects camera lens distortion, while the latter increases robustness to irregular illumination conditions.     

Untiring eyes [machine vision systems]

The authors look at why and how vision systems have grown from a rarity to play an increasingly central role in a vast range of manufacturing operations. A machine vision system is usually made up of a means of capturing an image (a TV camera or similar device), means of digitising and storing the resulting image, and a processing system which will automatically, without human intervention or judgment, make a measurement, a logical decision or a classification operation on the content of the image. Industrial inspection using automated image analysis is most commonly called automated visual inspection (AVI)     

结合图像内容匹配的机器人视觉导航定位与全局地图构建系统

为了解决机器人室内定位时的绑架问题和相似物体的干扰,设计了一种具有图像内容匹配功能的视觉系统,从而使机器人能有效提取关键帧序列构建室内全局地图并实现自主定位。考虑影响图像内容匹配的主要干扰是机器人视角和位移造成的图像畸变,本文通过对室内物体的图像畸变建模与特征分析,设计了一种图像内容匹配方法。该方法以图像重叠区提取、基于子块分解匹配的重叠区重建两部分为核心,可将待匹配的两帧图像畸变调整为一致后再进行内容匹配并准确解算它们的相似度。其能有效利用各个房间内不同的景物和布局信息来消除相似物体的影响,从机器人学习环境时采集的视频中提取空间间距大且重叠相连的关键帧序列建立整栋建筑内部的全局导航地图。机器人工作时,实时视觉的图像内容与地图关键帧序列匹配,提取出与每个时刻视觉图像最相似的关键帧对机器人实施定位。在由3个房间和2条走廊组成的实验区进行了实验测试,结果表明:机器人可有效消除相似物体的干扰,绑架发生时仍可通过与全局地图匹配实施准确自主定位,匹配准确率≥93%,定位精度误差(RMSE)0.5m。     

水下清刷机械手的总体设计及方案分析

目前急需研制船舶表面水下自动清刷机器人,国内外对螺旋桨水下自动清刷机器人的研究还很少,水下清刷机械手的设计分析具有重要价值。针对要完成螺旋桨桨叶复杂曲面水下自动清刷作业的机械手,进行了方案设计,水下清刷机械手作为水下机器人的拓展模块,由2只具有对称结构的抓取机械手和1只清刷机械手组成,介绍了机械手的技术参数、总体系统、原理、功能和工作空间。该方案合理解决了高效、完整地对目标4叶螺旋桨进行清刷作业的关键问题。