共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
2.
针对传统示教再现机器人仅能进行位置确定、轨迹固定的拆垛任务,局限于固定场景的问题,设计了一个基于视觉定位的机器人智能拆垛系统.该系统利用目标像素中心坐标转换求得对应世界坐标.针对眼在手外的安装相机方式,导致目标经图像处理算法求得的旋转角度可能由于相机自身的偏转而产生误差的问题,提出利用相机外参系数补偿目标旋转角度.最后设计拆垛策略,通信引导机器人以由近及远的抓取顺序执行拆垛任务,并无需人工干预自动完成整垛拆卸.经过实验数据表明,该系统可在未知工作场景中对未知位置目标进行抓取,位置误差可达1.1 mm,角度误差可达1.2°,堆垛一层定位时间为1.2 s左右,满足工业场景中对拆垛机器人的精度与效率需求. 相似文献
3.
采用单个摄像机进行定位时,需要设定图像中的特征点和实际物体特征点间的几何约束关系,建立数学方程,来获取摄像机坐标系中物体位置的封闭解,通过求解该方程获得物体在世界坐标下的三维位置。提出了利用单摄像机视觉定位技术于科技馆室内飞艇定位中,解决了科技馆室内飞艇自主航行的定位问题。实验表明,该方法简单易行,可用于工程实际应用中,具有较高的实用价值。 相似文献
4.
5.
传统工业机器人工作大多是通过示教或者离线编程的方式,按照规定的路径进行工作,功能单一,一旦场景发生改变就不能有效工作,智能化程度低且适应性差,无法满足柔性制造业的要求.而视觉机器人利用视觉技术获取目标物及其周围环境的信息,并能通过决策来引导工业机器人完成对路径规划和目标的抓取工作.针对视觉机器人抓取系统中的关键技术,对... 相似文献
6.
本文给出海洋机器人的原理性流体动力学模型.动态定位的基本定义,海洋机器人既定向又定位的坐标变换与系统结构,和只定位不定向的坐标变换与系统结构. 相似文献
7.
在传统基于固定视觉的排爆机器人抓取系统中,相机视觉易被遮挡且不能保证拍摄清晰度。基于随动视觉技术,提出一种将深度相机置于机械手末端并随机械手运动的排爆机器人自主抓取系统。利用深度相机计算目标物体的三维坐标,采用坐标转换方法将目标物体的位置坐标信息实时转换至机器人全局坐标系,并研究相机坐标系、机器人全局坐标系与末端执行器手爪工具坐标系三者的动态映射关系,实现排爆机器人的自主抓取。实验结果表明,与传统固定视觉方法相比,随动视觉方法可在误差2cm内,使得机器人机械手爪准确到达目标物体所在位置,且当机器人距离目标物体100cm~150cm时,抓取效果最佳。 相似文献
8.
传统机器人定位方法在定位过程中存在延迟,导致机器人定位误差较大,因此设计一种基于视觉标定的智能扫地机器人定位方法.标定基于双目立体视觉的摄像机,转换数据形式修正拍摄图像,在仿真软件上移动摄像机得到不同方向的运动方程,求出最优参数完成标定;对机器人的摄像头、红外传感器等机械设备进行确定,为定位提供准确的数据.实验结果表明... 相似文献
9.
三维重构建模是计算机视觉技术的主要内容之一。相机内外参数的标定、图像特征点的提取以及特征点的立体匹配是三维重构建模的技术核心。本文总结了近来三维重构建模的研究成果和计算方法,并提出了一些观点,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明。 相似文献
10.
基于手眼立体视觉的机器人定位系统 总被引:1,自引:0,他引:1
研发了基于手眼的机器人定位系统,采用了眼在手上的单目摄像机,通过机械手的一次移动实现了立体视觉的功能.提出了一种方便有效手眼标定方法,避免了复杂的传统手眼标定过程,无需求解摄像机外参数和手眼变换矩阵.仅获取标定时刻的摄像机综合参数和机器人位姿,就可以在机器人基坐标系中视场范围内的任意两点进行检测,根据立体视觉的约束关系求解出目标物体在机器人基坐标中的位置,进而实现对目标物体的精确定位. 相似文献
11.
12.
阐述了在FANUC机器人使用环境下,进行工具校准的一种实现方法,以及提出了满足课题要求的软硬件解决方案。经过现场实际运行,满足了生产实际需要,该方案是一种方便高效的机器人工具坐标校准方案。 相似文献
13.
14.
针对传统的DLT算法对控制点检测精度的过度依赖问题,提出了一种基于控制点排列组合的立体视觉定标算法。该算法通过对参与计算DLT参数的控制点进行排列组合,获取经过筛选的稳定的控制点子集合,剔除发生畸变或严重偏离实际数据的控制点,从而具有较好的精度与壮健性。 相似文献
15.
16.
为了直观、精确地控制模型的形变,提出一种基于自定义四面体坐标系的三维变形计算方法.首先从几何上给出四面体坐标系的定义,阐述并证明了其关于几何变换的一些性质,使得拓扑变形易于实现,并可应用在三维变形技术中;然后描述了基于四面体坐标系的2种三维变形算法:嵌入式变形与基于特征的精确变形算法.通过多个变形实例结果证明,该方法能够有效地实现物体的变形以及物体间的渐变. 相似文献
17.
18.
针对机器人示教编程方法导致的工件位置固定、抓取效率低下的问题,研究神经网络在机器人视觉识别与抓取规划中的应用,建立了视觉引导方案,通过YOLOV5神经网络模型开发视觉识别系统,识别物体的种类,同时获取待抓取物体定位点坐标。提出了机器人六点手眼标定原理并进行标定实验,提出了针对俯视图为圆形或长方形物体的定位方法。最后针对3种物体进行了180次的抓取实验,实验的综合平均抓取成功率约为92.8%,验证了视觉识别和抓取机器人系统具备实际应用的可能性,有效提高了抓取效率。 相似文献