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简便高精度的机器人手眼视觉标定方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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为了提高三维测量机器人的手眼标定精度以更好地满足工业需求,提出了一种采用动态改变变异率的自适应差异进化算法进行手眼标定的新方法;首先构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统,利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型;然后针对数学模型中的手眼关系,使用半径已知的球体,采用定点变位姿的方法,进行粗略的估计,并对手眼关系求解的精度进行分析;最后采用动态改变变异率的自适应差异进化算法对手眼关系做进一步寻优;实验结果表明,算法具有较高的求解精度;该方法用于手眼标定是可行的、有效的,整个标定过程简单,便于实际应用。 相似文献
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智能协作机器人依赖视觉系统感知未知环境中的动态工作空间定位目标,实现机械臂对目标对象的自主抓取回收作业。RGB-D相机可采集场景中的彩色图和深度图,获取视野内任意目标三维点云,辅助智能协作机器人感知周围环境。为获取抓取机器人与RGB-D相机坐标系之间的转换关系,提出基于yolov3目标检测神经网络的机器人手眼标定方法。将3D打印球作为标靶球夹持在机械手末端,使用改进的yolov3目标检测神经网络实时定位标定球的球心,计算机械手末端中心在相机坐标系下的3D位置,同时运用奇异值分解方法求解机器人与相机坐标系转换矩阵的最小二乘解。在6自由度UR5机械臂和Intel RealSense D415深度相机上的实验结果表明,该标定方法无需辅助设备,转换后的空间点位置误差在2 mm以内,能较好满足一般视觉伺服智能机器人的抓取作业要求。 相似文献
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针对基于传统手眼标定模型AX=XB的标定问题,引入了由摄像机投影矩阵M构成的数学模型MY=M'YB,并针对该模型提出了一种新解法.该方法运用矩阵直积和特征向量理论,将关于机器人手眼关系矩阵X的问题描述转换成关于关联矩阵y的线性方程,运用最小二乘法求得线性闭解.该方法消除了传统方法多次分解摄像机传感器系统的内外参数而引入的摄像机传感器系统的固有误差和随机误差的影响.实验表明该方法可以提高手眼系统标定精度. 相似文献
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深入研究了机器人手眼视觉系统的立体定位问题。首先,重新将手眼问题公式化,得到一个新的系统模型;然后,在此基础上提出了一种实用有效的标定方法。其核心思想是直接将图像坐标映射到机器人基坐标系中,把系统参数作为一个整体来获取,而不必分别计算摄像机内部的每一个参数。与原方法相比,本方法可随意改变末端姿态定位,即定位时摄像机对目标取像的姿态不受任何约束。实验表明,该方法操作方便、实现简单、定位精度高。这一方法的提出克服了原方法的局限性,大大推广了手眼视觉系统的应用范围。 相似文献
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因为彩色镜头和深度镜头不在同一位置,并且深度图像测量精度差、分辨率低、没有颜色纹理信息,传统的手眼标定方法并不适用于RGB-D相机.本文提出一种利用简单低成本的3D打印球作为标定件对机械臂与RGB-D相机进行手眼标定的方法.本方法只需要测量标定件的3D位置信息,避免使用测量不便、精度稍差的姿态信息.文中给出了该方法的封闭解和迭代优化解.100组仿真结果表明,标定精度与RGB-D相机自身测量精度一致;封闭解不需要机械臂与相机时间同步;迭代优化解的标定精度略有提升,误差最大值和误差方差都很稳定.最后,在7自由度的KUKA ⅡWA机械臂和Kinect相机上做了手眼标定实验,结果与仿真实验一致.总之,本文方法简单可靠,可实现机械臂与RGB-D相机之间的快速部署手眼标定. 相似文献
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基于自抗扰控制器的机器人无标定手眼协调 总被引:7,自引:0,他引:7
研究机器人无标定手眼协调问题.分析了图像空间到机器人操作空间之间的非线性映射关系,并把非线性的映射关系看成是系统的未建模动态.基于自抗扰控制器思想,通过对系统未建模动态和外扰的补偿,完成了不依赖于任务的无标定手眼协调控制器的设计,实现了广泛意义的机器人无标定手眼协调控制.仿真和实验结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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为了缩短标定的时间,设计了一种基于ROS的机器人自动手眼标定系统。通过分析坐标系间的转换关系,建立了手眼标定的数学模型,推导了两步法的具体解法。为了尽可能减小标定误差,提出了带约束的随机增量法,并根据角点检测结果实时剔除标定过程中出现的无效图像。基于ROS软件平台完成了驱动、运动空间规划、图像处理和标定解算等功能模块的逻辑设计和系统级联。以6自由度工业机械臂UR3和RGB-D相机Kinect2构建了手眼标定实验系统,实验结果表明,与传统标定流程相比,所设计的自动手眼标定系统便捷高效且精度高,具有较强的拓展性。 相似文献
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计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄影机的内部参数和外部参数,因此寻找新的快速有效的摄像机标定计算方法是计算机视觉应用中的一个重要问题。为也快速有效地进行摄像机的标定,并针对常用的带有一阶径向畸变的摄像机模型,提出了一种线性求解摄像机参数的标定方法,它可分步标定各参数,且全部采用线性方法求解,从而避免了非线性优化中的不稳定性,使得算法更为实用,简单快捷。实验结果表明,该方法具有较高的标定精度,是一种实用的标定方法。 相似文献
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Christophe Garcia 《Autonomous Robots》1999,6(2):223-238
This article is concerned with calibrating an anthropomorphic two-armed robot equipped with a stereo-camera vision system, that is estimating the different geometric relationships involved in the model of the robot. The calibration procedure that is presented is fully vision-based: the relationships between each camera and the neck and between each arm and the neck are determined using visual measurements. The online calculation of all the relationships involved in the model of the robot is obtained with satisfactory precision and, above all, without expensive calibration mechanisms. For this purpose, two new main algorithms have been developed. The first one implements a non-linear optimization method using quaternions for camera calibration from 2D to 3D point or line correspondences. The second one implements a real-time camera pose estimation method based on the iterative use of a paraperspective camera model. 相似文献