基于机器视觉的目标定位与机器人规划系统研究

为完成机械臂在非特定复杂背景环境下的自主抓取,通过设计RGB-D相机对场景内的物体进行实时检测,采用基于深度学习的目标检测定位方法,并对相机-机械臂-目标物体的三维标定模型进行研究。将物体的三维坐标信息通过ROS话题机制发送给机械臂,并通过moveIT编程规划抓取规划。 通过设计一套基于ROS的视觉检测和机械臂抓取系统,将计算机视觉检测技术以及机械臂运动规划抓取应用在机器人操作系统ROS平台上。实验结果表明,该系统可以实时高效地操作机器人来完成指定的控制作业,提高了系统对环境的适应能力,该系统具有抓取准确、物体识别准确率高的特点,解决了传统机械臂操控中的不足。     

基于机器视觉的非特定物体的智能抓取系统的研究

针对传统机械臂局限于按既定流程对固定位姿的特定物体进行机械化抓取,设计了一种基于机器视觉的非特定物体的智能抓取系统;系统通过特定的卷积神经网络对深度相机采集到的图像进行目标定位,并在图像上预测出一个该目标的可靠抓取位置,系统进一步将抓取位置信息反馈给机械臂,机械臂根据该信息完成对目标物体的抓取操作;系统基于机器人操作系统,硬件之间通过机器人操作系统的话题机制传递必要信息;最终经多次实验结果表明,通过改进的快速搜索随机树运动规划算法,桌面型机械臂能够根据神经网络模型反馈的的标记位置对不同位姿的非特定物体进行实时有效的抓取,在一定程度上提高了机械臂的自主能力,弥补了传统机械臂的不足.     

基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制

为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,完成对目标物体的识别和抓取,提出了一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法。文中首先用D-H方法对机械臂进行建模,并对这个模型做了改进,给出了一种更加简便的3+1自由度仿人机械臂的逆解算法,采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法;然后根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成抓取任务;最后,本方法在家庭服务机器人上得到了验证,机器人能够完成对目标物体的识别和抓取动作。     

基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制

为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,完成对目标物体的识别和抓取,提出了一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法.文中首先用D-H方法对机械臂进行建模,并对这个模型做了改进,给出了一种更加简便的3+1自由度仿人机械臂的逆解算法,采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法;然后根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成抓取任务;最后,本方法在家庭服务机器人上得到了验证,机器人能够完成对目标物体的识别和抓取动作.     

基于目标检测的机器人手眼标定方法

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。     

基于机器视觉的颜色分拣机器人设计

为了提高分拣工作的效率、降低成本,设计了基于视觉识别的颜色分拣机器人。该机器人将OpenMV作为机器视觉的主要模块,机械臂作为运动模块,通过KPZ51核心系统板完成模块之间的信息互通,基于Lab颜色空间以及CamShift跟踪算法实现了颜色识别与跟踪、物体抓取、串口通信等多种技术。测试结果表明,改进后机器人识别的正确率从56%提高到了92%。颜色分拣机器人能够根据颜色对物体进行分拣。     

基于视觉与RFID的机器人自定位抓取算法

为实现机器人灵活的自定位,并使其准确地抓取物体,提出一种基于视觉与无线射频识别(RFID)技术的机器人自定位抓取算法。构建网格化环境,利用RFID技术确定机器人的初始位置、行进路线和方向,使用视觉系统获取物体的空间坐标,将其转换到手臂坐标系,采用改进的D-H模型对手臂进行建模,并给出机械臂逆解抓取算法。实验结果表明,该算法使得机器人定位的成功率达到76.7%,抓取成功率高达90%。     

基于机器视觉与单片机结合的机械臂抓取系统

抓取规划和控制是机械臂抓取系统中的难点.为了有效的解决这两个问题,本文提出一种基于机器视觉和单片机相结合的机械臂抓取系统.首先利用前期视觉测量成果对目标定位,然后设计了一种软件接口将目标表面三维信息进行可视化,并通过人为经验手动选择一个良好的抓取点;再结合逆运动学求解和轨迹规划算法,利用单片机驱动舵机使机械臂末端执行器...     

机械臂视觉伺服控制系统的设计

针对传统机械臂无法更好的适应外部坏境的变化,提出了基于双目视觉的机械臂伺服控制系统的设计。首先用D-H建模法对机械臂进行运动学分析以及运动学求解,然后利用数字图像处理技术,基于SURF特征完成目标物体的识别以及双目立体视觉的测量,从而为机械臂的动作提供目标物体在空间中的坐标。最后,对目标测距的精度进行了结果验证,并完成抓取动作。     

基于神经网络的工业机器人视觉抓取系统设计

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。     

采用Kinect的多臂协调操作系统

为完成基于Kinect的多臂协调精细操作的任务,搭建了一套双机械臂操作系统,利用Kinect作为视觉传感器对场景进行实时检测,并利用基于工作空间的RRT算法对其中一台七自由度机械臂末端进行路径规划完成目标的自主抓取。根据手眼协调控制技术,利用另外一台六自由度机械臂末端的摄像机采集的图像误差控制机械臂的运动,并利用粒子滤波算法对目标进行实时跟踪。通过设计一套双臂协作完成物体交接的实验系统,完成了多臂协同操作的任务,并验证了实验方法的可靠性。     

基于平面模板的机器人双目标定与目标定位

视觉是机器人获取外界信息最主要的途径,通过视觉系统准确地定位目标物体是机器人控制中的关键技术。为了使机器人准确地获取目标物体的位置,文中采用平面模板法对双目摄像头进行标定,构建机器人坐标系,完成对目标物体的定位。经过标定,双目摄像头可以获取目标物体在空间坐标系中的位置,经过坐标系转换,可以获得目标物体在机器人世界坐标系中的坐标值,该值是机器人实现对目标物体伺服跟踪和抓取的重要数据。最后,本方法在家庭机器人上得到了验证,机器人能够准确地定位目标物体。     

智能移动垃圾分拣机器人设计与实现

随着我国人口红利逐渐减弱,以及计算机、工业自动化水平的提高,迫切要求通过自动化设备代替传统人工进行工作。本作品研究基于视觉识别技术的智能移动垃圾分拣机器人,能够进行路径规划遍历清扫区域,扫描识别垃圾并抓取垃圾。作品由导航单元、目标识别单元以及分拣控制单元三部分组成。导航单元基于ROS分布式框架,利用激光雷达采集清扫区域环境信息,实现基于扫描匹配算法的SLAM功能,并通过最优路径算法进行路径规划遍历清扫区域。机器人遍历过程中,由目标识别单元通过SSD_MobileNet_V2深度学习算法对摄像头获取的图像进行目标检测以及目标分类,获取目标的坐标及其角度信息作为分拣控制单元的输入信息,控制分拣控制单元执行垃圾抓取任务。     

基于单目视觉的机器人目标定位测距方法研究

为实现具有单目视觉的双足机器人对目标物体的定位测距,根据针孔成像和几何坐标变换原理,提出一种基于单目视觉系统自身固定参数计算目标物体深度信息的几何测距方法;该方法利用双足机器人自带的单目视觉系统的固定参数,通过几何映射关系求解目标物体在三维空间内的坐标位置及相对于机器人的距离,克服了由于外界环境变化以及对参照物识别时所产生的误差影响测距定位精度的问题,从而实现基于单目视觉的目标物体精确跟踪定位;并对所提出方法进行了实验,得到比理论结果误差较小的实验数据,证明了方法的可行性。     

三维立体视觉机械臂智能抓取分类系统的开发

采用工业相机、工业投影机、普通摄像头、计算机和机械臂开发了一套具有三维立体视觉的机械臂智能抓取分类系统。该系统采用自编软件实现了对工业相机、工业投影机的自动控制和同步，通过前期研究提出的双波长条纹投影三维形貌测量法获取了物体的高度信息，结合opencv技术和普通摄像头获取的物体二维平行面信息，实现了物体的自动识别和分类；利用串口通信协议，将上述处理后的数据传送至机械臂，系统进行几何姿态解算，实现了智能抓取，并能根据抓手上压力反馈自动调节抓手张合程度，实现自适应抓取。经实验证明该系统能通过自带的快速三维形貌获取装置实现准确、快速的抓取工作范围内的任意形状的物体并实现智能分类。     

基于视觉伺服的工业机器人位姿跟踪方法

目前，工业机器人工作大多是基于先精确示教后运行的，工作效率较低，因此采用视觉提高机器人的智能水平，以实现对目标物体的自动检测和定位抓取，具有重要的现实意义和研究价值。文章以机器人视觉伺服为研究对象，利用视觉伺服使机器人末端跟踪标定板的位姿，包括摄像机标定、机器人手眼标定、机器人控制，可为机械臂的定位抓取提供帮助。     

基于时延补偿机理的工业机器人视觉跟踪控制系统

为提升机器人抓取精度,基于时延补偿机理设计工业机器人视觉跟踪控制系统。通过摄像机与机械臂之间的坐标系关系标定摄像机的外部参数;对工业机器人的运动情况进行建模,机器人机械臂在运动过程中产生坐标系变换,利用齐次坐标变换矩阵描述机械臂连杆运动位姿,引入模糊时延补偿算法,提高机械臂跟踪控制精度。系统性能测试结果表示：针对不同形状和位姿角度的物体,设计的系统在抓取过程中能够逐渐缩小误差,最终提高实验中的成功抓取次数,验证了设计系统的可靠性。     

基于Kinect的机械臂目标抓取

为完成机械臂在非特定环境下的自主抓取,系统采用微软公司研发的Kinect对场景内的信息进行实时检测.通过对Kinect采集的深度信息进行背景相减法和帧差法处理可以获得目标抓取点信息.利用基于工作空间的RRT算法对机械臂末端进行路径规划,并利用梯度投影法进行逆运动学轨迹优化,求解关节轨迹.机械臂按照关节角运动时,可完成目标的抓取.通过设计一套实时桌面清理实验系统,验证了该方法的有效性.     

基于ROS的室内移动抓取机器人研究与实现

为了提升移动抓取机器人的智能化水平,以ROS为基础,研究并实现了室内移动抓取机器人系统原型。该系统通过激光雷达感知周围环境信息,利用Gmapping算法实现机器人的即时定位与地图构建,利用move＿base算法实现机器人自主导航,利用基于深度学习的DOPE算法对目标的位姿进行估计,最终控制机械臂完成对目标的抓取。实验结果表明,在室内环境下,该系统能够完成移动与抓取任务,并具有较好的应用效果。     

面向机械臂的抓取位姿检测

针对结构化环境和单一已知目标的抓取方面,搭载末端夹持器机械臂抓取技术取得了显著进展。但当工作场景环境不明、工作目标形状各异时,机械臂容易受环境光照变化、物体遮挡的影响,为此,本文深入研究了机械臂抓取系统流程和抓取方法,设计了基于卷积神经网络自主检测机械臂抓取位姿的方法。