单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法

针对很多场合下GPS信号会受到遮挡而无法使用,导致机器人定位精度下降很快的问题,提出一种基于单目视觉自然路标辅助的机器人绝对定位方法.在导航环境中的若干位置预先建立视觉路标库.机器人在利用惯导（INS）定位过程中,同时对采集到的单目图像和库中的视觉路标进行匹配.建立基于全局特征信息（GIST）和快速鲁棒算子（SURF）局部特征相结合的在线图像快速匹配框架,同时结合基于单目视觉的运动估计算法修正车体航向.最后利用卡尔曼滤波将视觉路标匹配获得的定位信息和INS有效地融合起来.结果表明,该方法有效地提高在GPS受限情况下惯性导航定位的精度和鲁棒性.     

基于激光单目视觉系统的焊缝提取

将激光单目视觉传感器固定在ABB机器人上组成视觉系统,用Matlab标定工具箱实现了对摄像机参数的高精度标定,与机器人示教器结合对机器人进行了手眼标定;利用视觉系统采集焊缝图像,对获得的图像进行图像处理和特征分析,并提取计算机图像平面上焊缝特征点的图像坐标.根据摄像机内外参数、机器人的手眼关系以及焊缝的特点提出一种简便的方法将二维平面坐标转化为三维坐标,用Solidworks还原出焊缝的三维模型,提取焊缝中心线信息进行焊接实验,结果表明焊接精度满足实际要求.     

基于视觉反馈的机械臂预测控制

针对基于视觉的机器人目标抓取问题,构建一个基于图像的单目视觉伺服系统．预先建立基 于图像雅克比矩阵的模型,在明确考虑目标可见性约束及机器人执行器约束的前提下,将预测控制 算法引入到机械臂的视觉伺服控制中,基于视觉特征的运动预测设计一个简化的多变量机械臂视 觉伺服控制器,用以实现对机械臂末端位姿的控制．借助ＮＡＯ 机器人平台,利用机器人自带的 Ｎａｏｍａｒｋ标签进行物体的快速识别,并应用上述基于视觉反馈的机械臂预测控制方法实现ＮＡＯ 机器人手臂控制．实验结果验证了方法的可行性,算法简单易于实现,且控制精度令人满意．     

轮式移动机器人FastSLAM算法研究

移动机器人在复杂未知环境中精确定位并对周围环境进行地图构建有助于机器人对环境的准确理解,是机器人进一步完成各种复杂智能任务如路径规划和避障等的关键和前提.通过对移动机器人未知环境中定位和地图创建问题进行讨论,设计了一种构建2D可视化路标特征地图的方案,该方案结合单目视觉传感器和里程计的鲁棒感知模型,建立包含世界坐标系下...     

移动机器人环境视觉图像小波稀疏压缩传感与恢复重构

基于最新压缩传感技术理论,采用小波稀疏方法和正交匹配跟踪算法,对移动机器人常规环境视觉图像压缩传感存储与恢复重构进行了研究.结果表明：进行小波稀疏的压缩传感编码可以大大减少机器人环境视觉图像信息量,降低存储与传输代价,通过正交匹配追踪算法恢复的视觉图像,可以满足机器人常规环境视觉探测.     

一种基于NAO机器人的单目视觉目标定位方法

单目视觉定位在机器人视觉中具有重要的应用价值。结合光学成像原理、几何坐标变换以及相关的图像处理技术能够实现单目视觉目标定位。提出了一种基于RGB颜色空间的匹配滤波轮廓提取算法,进行特定目标的轮廓提取。该算法能精确、快速地计算出摄像机与目标物体之间的距离和角度信息,实现对特定目标的定位。基于NAO机器人平台的实际实验结果验证了该算法的有效性。     

仿人足球机器人视觉系统快速识别与精确定位

针对仿人足球机器人视觉需求,提出一种同时进行色块分割和特征提取的目标识别算法和一种基于仿人机器人物理模型的单目定位方法.目标识别算法采用八邻域法对图像进行边缘跟踪完成色块分割,同时计算边缘点几何信息得到图形特征,并应用辐射对称算法提高物体识别准确度,其处理效率比普通方法提高近一倍.目标定位算法结合摄像机小孔成像模型和仿人机器人三连杆模型,可以精确定位视觉范围内的目标.在自主仿人足球机器人系统中的成功应用表明,所提的目标识别算法和定位模型具有较好的效果.     

基于单目视觉的运动障碍物检测

针对室内结构化环境中光照和外界环境的实时变化,提出一种基于单目视觉的改进的运动障碍物检测算法。利用单目摄像头截取图像,进行灰度转换和中值滤波,将混合高斯模型背景差分法和帧差法相结合,并引入面积信息,对二值化后的差分图像进行形态学处理和连通性分析,有效的解决了空洞问题,得到完整的运动目标信息。实验结果表明,该方法能准确快速检测所观测区域内的运动障碍物,实时性,鲁棒性好,对光照等外界条件的变化有很好的适应性。     

基于BEEMD的单目测距图像区间阈值降噪算法

图像噪声是影响单目视觉定位精度的主要因素。该文在二维经验模态分解(BEMD)和阈值降噪方法的基础上,提出一种基于二维集合经验模态分解(BEEMD)的区间阈值图像噪声滤除方法。图像经过BEEMD分解为不同尺度的多个二维本征模态函数(IMF)分量和1个残余分量,依据图像和IMF分量的2范数准则和概率密度函数方法剔除纯噪声IMF分量,通过合理选择调节因子α,利用改进的区间阈值降噪方法实现图像降噪。将该算法应用于单目视觉测距中,并与BEMD算法进行对比,结果表明,该方法不仅能有效抑制BEMD中的模态混叠问题,而且能有效削弱图像噪声影响,从而提高单目视觉测距的精度和可靠性。     

具有单目嵌入式视觉的仿人机器人分层控制系统设计

针对仿人机器人的特点,设计了一个具有单目视觉的仿人机器人分层控制系统.通过研究机器人跑步运动的基本原理,在机器人跑步运动中引入手臂摆动姿态,通过最优化跑步过程的总体能效进行步态规划.最后根据FIRA比赛规则,决策系统通过视觉反馈和姿态反馈信息,调用底层动作库,进行短跑运动规划.实验结果表明,该仿人机器人的控制方式效果良好,适合参加竞技类比赛.     

基于单眼视觉和超声波室内障碍物检测系统在智能车上的应用

提出一种基于单眼视觉和超声波测距的树莓派智能机器人车检测静态和动态障碍物的方法. 采用改进的单眼视觉障碍物检测算法,对室内的静态和动态障碍物进行轮廓检测,并利用超声波传感器测量机器人车与障碍物之间的距离. 针对静态障碍物检测,在图像预处理阶段引入图像增强,并通过HSV图像提取不同障碍物颜色特征,以提高障碍物轮廓标定的效率和准确率. 针对动态障碍物检测,结合背景差分与3D图像显示技术实现动态目标捕捉,并设置距离决策模块记录障碍物位置信息. 试验结果表明,该方法可有效减少障碍物检测的平均消耗时间以及障碍物位置信息的错误率,提高室内障碍物检测的效率和准确性.     

基于Kinect的仿人机器人抓取目标定位

目标定位是仿人机器人实现抓取操作的前提。针对机器人单目视觉容易丢失深度信息,双目视觉难以对缺乏纹理特征的物体获得有效深度信息的问题,提供一种基于Kinect的仿人机器人抓取目标定位系统。首先建立Kinect和机器人坐标系,构建布尔沙坐标转换模型;然后利用线性总体最小二乘(LTLS)算法求解该模型;最后依据Kinect获取的抓取点坐标信息,通过坐标转换将其转换到机器人坐标系:从而实现机器人对目标物体的定位。在仿人机器人NAO平台上对该系统进行实验验证,其结果表明:利用该方法,机器人在一定空间范围内能够可靠的定位目标物体,并且较其单目视觉定位更准确;根据所提供的目标定位系统,NAO机器人实现了对不同物体的抓取操作。     

基于踢脚线的结构化环境单目视觉导航

针对室内结构化环境下的导航任务,提出一种以踢脚线为参考直线的基于单目视觉的导航算法。利用单目摄像头提取图像,运用Canny边缘检测方法和霍夫变换相结合的边缘检测算法提取结构化环境中的踢脚线,根据平行直线在图像平面的成像原理,提取出参考直线和偏航角作为导航信息,实时控制小车的运动。试验结果显示,基于该方法设计的小车可以实现安全行驶,该方法获取的导航参数受光照的影响不大,稳定可靠,能满足安全性和实时性的要求。     

关于足球机器人系统的工作模式及通讯机制的探讨

机器人足球比赛融合了实时视觉技术、机器人控制、无线电通讯、多机器人协作等多个领域的技术,是研究多Agent系统的标准实验平台,总结了机器人足球比赛中的关键技术,基于Agent思想,对足球机器人系统的两种主要的工作模式即基于视觉的集中控制模式和基于视觉的半自主控制模式进行了分析和比较,探讨了足球机器人的通信机制和推理过程,这些思想不仅适用于机器人足球比赛系统,而且对其它智能机器人系统同样具有指导意义。     

基于地面特征的单目视觉机器人室内定位方法

针对高精度的机器人室内定位方法中成本过高的问题,提出一种基于地面特征的单目视觉机器人室内定位方法。该方法通过安装在机器人底盘的单目鱼眼摄像头采集地面图片,并经过一系列图像处理,将得到的地面方格直线和相机的位姿关系作为观测量,通过推导出观测方程并根据扩展卡尔曼滤波算法得到机器人的位置信息。基于机器人当前时刻位置数据和地面的固定方格大小提出线预测算法,有效地排除干扰线段的影响。实验结果表明,该机器人室内定位方法定位精度可以达到2 cm,具有较好的鲁棒性,能够为低成本的机器人室内定位提供较好的技术参考。     

基于不变矩的机器视觉车辆类型识别技术

针对智能交通领域汽车类型识别的应用背景，利用单目视觉开发了基于计算机视觉车辆类型识别系统；论述了单目视觉原理及特征提取的关键技术，利用不变矩及不变矩矢量在图像平移、旋转及比例变换时保持不变的特性，以其作为主要特征实现车辆类型有效识别。试验结果表明，该技术可以实现车辆类型的自动、快速和准确分类。     

面向配电系统的带电抢修作业机器人

面向电力行业应急救援和安全抢修作业装备发展的需求,设计了一种配电系统带电抢修作业机器人,并对其机械结构与控制系统进行了介绍。提出一种基于液压伺服驱动的6自由度机械臂的系统解决方案,通过运动学、动力学和有限元分析优化了部件结构和动力学性能,使其有效负载能力达到最大。针对作业过程中机器人本体与导线发生碰撞等引起的震荡问题,使用非对称控制方法,建立了机械臂的柔顺控制模型,降低了震荡的影响。将整体单目视觉的静态测量与双目手眼视觉系统的动态测量相结合,设计了复杂环境下目标点的高精度动态定位系统,实现了机械臂的局部自主路径规划与运动控制。通过实验验证了所开发的带电抢修作业机器人在10 kV以下配电线路应用的有效性和可行性。     

基于双目视觉的双臂协作教学机器人研究与设计

为弥补智能制造、机器人工程等新专业实验装置短缺、学生创新实践能力亟待提升等问题,本文设计了一种基于双目视觉的双臂协作教学机器人.双臂机械部分设计呈对称结构,底座大而稳定,可以降低制造成本及协作抓取难度;研究设计的示教动作还原算法和重投影误差最小化算法,可以提升机器人末端位姿数据采集精度,使双臂协作抓取更准确稳定.该系统不仅能够通过上位机拖动控制双臂运动完成示教编程及动作组实验,而且还能够进行基于视觉引导的图像处理及单臂抓取实验、运动分析实验、在线编程与协调抓取开放实验.该系统成本低、功能丰富、综合性强,且兼具拖动示教与开放性特点,有助于提升学生创新实践能力,非常适合在智能制造、机器人工程等专业实验教学过程中推广应用.