基于RGB-D视觉定位的购物机器人运动轨迹识别分析研究

为降低工作人员劳动强度,人们使用智能购物机器人完成各种搬运任务,关键为精确机器人定位、轨迹规划和商品检测识别。文章提出基于RGB-D视觉定位的购物机器人运动轨迹识别分析研究,是利用Kinect采集到的商品图像信息,使用多种算法对商品类别进行检测,得到商品边框和颜色分布,并通过Kinect相机标定机器人运动,将数据反馈给电脑,以指导机器人沿轨迹运行到指定地点。实验结果表明,经过Kinect检测,移动机器人速度为1.16m/s,可针对不同目标商品实时、可靠地完成商品抓取搬运任务。     

基于编码标记点的高精度运动估计

为实现前景运动的精确估计,本文提出了一种基于编码标记点的高精度运动估计方法。该方法在测量环境内的前背景中粘贴环状编码标记点,并在每次前景运动后采集若干图像,通过同时估计所有相机位姿以及背景固定标记点、前景运动标记点的空间坐标,获取前景运动六自由度参数(旋转、平移)。为实现上述目标,本文提出了包括基于随机抽样一致性的编码标记点识别与提取,图聚类的编码标记点与相机分组,增量式从运动恢复结构的背景点与相机位姿初始化,图优化的前景点与前景运动初始化以及广义光束平差的全局优化等在内的一套高精度运动估计流程。实验结果表明,本文提出的前景运动估计方法精度在0.3 mm左右,可以满足高精度前景运动估计的需求。     

冗余度双臂机器人协作策略下实时避障算法

针对冗余度双臂机器人协调操作过程中机械臂本体避障及躲避环境障碍问题,提出了基于冗余机械臂自运动特性的双臂机器人协作策略下实时避障算法。首先,利用障碍物在机械臂连杆上的投影矢量筛选掉不会避碰杆件,再计算可能避碰杆件与障碍物的最短距离;其次,根据双臂协作的运动学约束关系,得到冗余度双臂机器人协调搬运避障的运动学逆解;再次,引入梯度“安全距离”和两个避障因子,实时改变机械臂的避障速度,使机器人末端完成协作任务以及双臂实时自避碰及躲避环境障碍物的任务;最后,利用冗余度双臂机器人进行仿真及实验。结果表明：双臂机器人末端执行器执行协作任务的同时机器人双臂可以躲避障碍物,且各关节运动连续、平稳。     

基于卷积神经网络的汉字编码标记点检测识别

近景摄影测量中采用的标记点要求具有唯一身份号并能在图像中被精确识别定位。设计了一种以汉字作为编码特征的编码标记点,提出了一种基于卷积神经网络的编码标记点检测识别方法。首先采用基于相机成像原理的虚拟相机法,自动生成大量汉字编码点模拟图像作为训练样本,并据此训练卷积神经网络成为汉字编码点识别网络。根据一系列编码点筛选准则分割得到实拍汉字编码点,然后用编码点识别网络对其身份号进行识别,最后通过中心定位算法定位编码点中心。实验结果表明构建的识别网络对汉字编码点识别率可达97. 67%,且受噪声、投影角度、图像对比度、亮度等因素的影响小;分割算法鲁棒性强,能准确分割出汉字编码点;中心定位算法对编码点中心的定位精度高。     

一种基于手眼视觉的并联机器人标定方法

提出了一种基于手眼视觉的并联机器人标定方法。基于环路增量法，建立了平面2-DOF冗余驱动并联机器人运动学误差与标定模型；设计了一种标定实验靶板，利用相机采集靶板图像并对其进行分割、识别、旋转补偿的处理，获取机构末端目标位置和实际位置的像素误差值；针对机构自身结构的限制，利用边界曲线识别特征角点，提出了一种基于特征角点确定检测点旋转角度的方法，在补偿相机旋转角度的基础上，再利用简化后的相机针孔模型，将像素误差值通过转换得到机构末端执行器的真实位置误差值；最后利用标定模型和通过视觉系统获取的误差值进行运动学标定。经过4次迭代，机构误差减小为原来的1/3，验证了该方法的可行性。同时该方法具有标定过程用时短、数据量小、实验成本低等优点。     

基于微小型移动机器人的微操作系统

提出一种新颖的基于宏/微双重驱动微小型移动机器人的微操作系统.机器人在宏运动状态下为典型的轮式机器人,在微运动状态下为尺蠖运动机器人.将集成微夹持器的微操作器安装在机器人移动定位平台上用于实现微操作任务.为了自动导航机器人完成微操作任务,设计外部智能视觉系统.视觉系统分为全局视觉与显微视觉两个子部分,机器人在全局视觉的导航控制下以宏运动状态实现大范围的粗定位,并使机器人微夹持器末端准确地进入显微镜视场.在显微视觉的导航控制下以微运动状态实现小范围、高精度的精定位,并完成微操作任务.试验表明,提出的基于微小型移动机器人的微操作系统能够成功地实现微小零件的夹取与装配.     

基于Jerk最优的机器人轨迹规划

针对机器人任务路径轨迹的复杂性和稳定性要求,提出了一种基于Jerk最优的笛卡尔空间轨迹规划方法,得到一条光滑和平稳的机器人动作轨迹。机器人轨迹被约束通过笛卡尔空间中一系列路径点,采用Jerk连续可导的余弦函数曲线来插补路径点之间的机器人轨迹,通过求解逆运动学计算出期望的机器人关节角度。最后,以NAO机器人为平台对轨迹规划方法进行了仿真与实验验证。实验结果显示,规划得到的机器人路径轨迹光滑平稳没有突变,顺利地完成实验任务动作。     

带双目视觉的全向移动物流机器人设计与实现

为提升物流机器人的灵活性和智能化水平,将全向移动平台、物料抓取机器人、双目视觉识别等技术进行集成应用研究。分析了机器人的结构布局和运动学模型,完成了机械臂的机构原理设计,结合计算机应用视觉识别算法,选择具体的检测方法完成识别对象的角点、边缘及轮廓检测,实现对象的图像处理。通过双目相机成像模型实现坐标系之间的转换,达到定位目标物品的目的。最后,完成了物理样机的开发和实地操作的实验验证。实验结果表明,该系统可以有效地完成物品识别、抓取和搬运工作。     

基于单目视觉的移动机械臂抓取作业方法研究

针对移动机械臂自主抓取作业过程中目标识别慢、作业精度低的问题,对基于单目视觉的目标识别与定位算法以及机器人作业精度提高方法展开了研究。以全向移动平台、工业机器人和单目相机等硬件为基础构建了一套移动机械臂抓取作业系统;对单目视觉模板匹配法进行了归纳,采用基于随机树分类的特征点匹配算法对目标进行快速准确地识别与定位;完成了相机内参数标定和机器人手眼位姿标定,分析了手眼位姿与抓取位姿的关系,提出了一种修正手眼位姿的抓取误差补偿方法,减小手眼标定误差对抓取误差的影响,最后进行了移动机械臂的抓取/放置实验。研究结果表明:采用上述方法能够快速准确识别目标,有效减小作业误差,并达到较高的作业精度。     

工件的视觉定位及机器人控制的应用研究

机器人通过视觉对工件定位信息和工作环境进行分析,完成相关工作任务成为机器人发展的方向.论文通过双目相机的开发平台Triclops SDK进行二次开发,在PC上实现了机器人对工件位置信息的快速获取;通过ABB机器人控制软件Robotstudio以及PC SDK的二次开发,实现对机器人的控制;研究了以公共点为基础的七参数法,采用标定件的方式实现了相机-机器人坐标系的标定.实验证明了系统的可行性和有效性.     

双机器人松协调装配轨迹规划方法研究

针对主-从式双机器人松协调装配轨迹规划问题,提出了一种基于量子粒子群优化算法和B样条的轨迹规划方法,并进行了仿真实验。结果表明该方法可以使双机器人以较优的无碰撞干涉轨迹高效地完成协调装配任务,实现了双机器人的高精度装配作业,为物联制造系统中双机器人协调装配面临的关键问题提供了有效的解决方案。     

双工业机器人不同约束下协同运动轨迹规划

针对双工业机器人协作过程中的轨迹规划问题,对IRB200机器人进行建模,并求解机器人的正逆运动学。结合求解的正逆运动学提出紧约束下耦合运动和松约束下叠加运动算法。紧约束将机器人末端执行器之间建立不变的约束关系,实现机器人末端执行器之间产生耦合运动;松约束将机器人末端执行器之间建立随时间变化的约束关系,实现机器人末端执行器之间产生叠加运动。最终在MATLAB中分别进行协同搬运、协同绘制“铜钱”仿真实验验证算法,从姿态图、轨迹图及从机器人理论位置和实际位置对比能够看出,在不考虑机械误差、标定误差及机器人制造误差的情况下能够满足相关任务要求,实现从机器轨迹的自适应规划,避免对双工业机器人分别进行轨迹规划。     

一种Delta机器人平移标定与动态补偿算法

针对Delta机器人视觉控制系统中机器人坐标和相机坐标空间不重合的问题,提出一种平移标定算法,使整个标定过程更加简便和准确,提高视觉识别算法预留时间,解决了Delta机器人视觉识别系统空间限制的影响;并针对Delta机器人机械臂运动时间的影响提出了一种动态补偿算法,提高了机器人抓取准确度和稳定性。     

基于PCL的自动化机器人视觉形状特征识别算法分析

目前提出的自动化机器人视觉形状特征识别算法识别时间过长,导致识别精准度较低。为了解决上述问题,基于PCL技术研究了一种新的自动化机器人视觉形状特征识别算法。通过云数据采集、数据预处理、提取特征点、分割处理图像完成阈值图像处理。从形状轮廓的长度、直径、离心力、斜率以及曲率、角点这几个决定性因素作为特征分析的切入点实现轮廓形状识别,从区域面积、区域重心和形状参数三种形状特征出发,并采用结构化的描述方法,使自动化机器人更精确地识别视觉形状特征。实验结果表明,基于PCL的自动化机器人视觉形状特征识别算法能够有效缩短识别时间,提高识别精准度。     

仿人头像机器人"H&Frobot-Ⅲ"语音及口形系统研制与实验

为进一步研究仿人头部器官及面部表情的行为智能,以及机器人与人类交流问题,首次将口形及其与语音协调问题引入到表情机器人系统,并进行研究.在已研制成功的具有面部表情及视觉仿人头像机器人系统"H&Frobot-Ⅱ"基础上,根据人面部运动肌肉解剖学及Ekman面部表情编码系统FACS,论述了口部动作驱动点设置、口形驱动机构及控制方法,设计、研制了语音及口形系统;最后给出了机器人"H&Frobot-Ⅲ"的语音识别与口形协调实验结果,其口形与人讲同样话时口形能够很好地吻合,验证了语音与口形系统的可行性,从而为进一步研究机器人表情智能奠定了技术基础.     

NAO的单目视觉空间目标定位方法研究

为了实现单摄像头工作的双足机器人NAO的视觉定位,采用单目视觉技术,建立一个空间点定位模型。根据摄像机的小孔透视模型,将图像中的二维坐标通过几何关系映射为机器人坐标系中的三维坐标,实现NAO基于单目视觉技术对空间目标定位。进行了定位实验,实验结果误差在允许范围之内,验证了该定位方法的实际可行性。     

单目视觉双臂机器人相对位姿的快速标定

由两个独立机械臂组成的双臂机器人系统,两个机械臂分别有各自独立的基坐标系,针对此类双臂机器人基坐标系相对位姿的确定问题,提出了单目视觉双臂机器人相对位姿标定方法。将相机安装在其中一机械臂末端执行器上组成手眼系统,标定板安装在另一机械臂末端执行器上,保持安装有相机的机械臂位姿固定不动,控制安装有标定板的机械臂运动达到任意不同的拍照位置,相机拍照并同时从机器人返回并记录下每个拍摄位置的机器人参数,联立解出基坐标系间的相对位姿关系。将实验结果应用于智能变电站隔离断路器自动检修双臂机器人,证明此方法能够满足实际工作需求,便于实际应用。     

基于机器人的对接位姿视觉测量系统标定研究

针对传统的相机内参矩阵和相机位置参数标定方法较为繁琐复杂且与相机内参标定互相割裂的痛点,本文设计了一种基于机器人的对接位姿视觉测量系统标定方法,利用采集得到的不同位姿关系下标定板图像以及对应的末端机器人末端执行器位姿数据,解算视觉位姿测量过程中涉及到的不同坐标系间位姿转换关系,一次性完成相机内参标定和相机位置参数标定....     

仿人头像机器人“H＆Frobot-Ⅲ”语音及口形系统研制与实验

为进一步研究仿人头部器官及面部表情的行为智能,以及机器人与人类交流问题,首次将口形及其与语音协调问题引入到表情机器人系统,并进行研究。在已研制成功的具有面部表情及视觉仿人头像机器人系统“H＆Frobot-Ⅱ”基础上,根据人面部运动肌肉解剖学及Ekman面部表情编码系统FACS,论述了口部动作驱动点设置、口形驱动机构及控制方法,设计、研制了语音及口形系统;最后给出了机器人“H＆Frobot-Ⅲ”的语音识别与口形协调实验结果,其口形与人讲同样话时口形能够很好地吻合,验证了语音与口形系统的可行性,从而为进一步研究机器人表情智能奠定了技术基础。     

视觉伺服抓取系统及其数字孪生系统研究

针对智能制造生产线中的机器人抓取需求,设计了视觉伺服抓取系统;以视觉伺服控制系统为基础,设计并构建了视觉伺服数字孪生系统,实现了数字模型与物理模型的信息同步、互操作以及数字模型对物理模型状态的预测。对于目标物体的不同运动情况制定了3种目标运动状态预测方案,通过数字孪生系统对抓取实验的模拟结果确定使用不同方案的条件,为物理实体的抓取提供最优方案。以NAO机器人为实验平台实现了系统的抓取任务,通过实验验证了方案的有效性。