基于嵌入式的单目视觉工业机器人定位系统设计

为解决传统工业机器人定位不精确、不灵活的问题,对机器视觉引导的工业机器人定位进行研究,提出以KUKA机械臂和嵌入式ZYNQ开发板为硬件平台的低成本系统方案。首先对工业机器人视觉定位抓取过程建立数学模型;然后研究基于机器视觉的图像处理技术,采用轮廓特征参数为辨识条件对预处理后的工件轮廓进行识别和定位;最后,经过坐标转换,将工件真实位姿发送给工业机器人控制系统进行抓取引导。实验结果表明,该系统对目标工件能够实现有效、精准的定位。     

基于NAO机器人的目标识别与运动控制

为了让NAO机器人能准确行走至目标位置,针对NAO机器人在目标识别中存在的坐标精度问题,搭建了基于NAO机器人的目标识别行走系统。在NAO机器人目标定位与行走实验中,采用单目视觉定位算法来确定目标位置,并在改变NAO机器人与目标的相对位置后进行了多次测量;通过坐标的误差补偿,使目标位置的坐标误差缩小至2cm左右,满足了精度要求。     

特征光斑单目视觉空间定位方法

为了满足地面试验中运动目标位姿参数视觉测量系统的研制需求,基于单目视觉原理设计了大视场条件下实际平面上特征光斑的精确空间定位方法.建立了特征光斑的成像模型,给出了实际平面对特征光斑空间位置的约束,进而提出了特征光斑的单目视觉空间定位方法,并依据实际平面的特点设计了高阶曲面型、分块平面型和分块曲面型等三种类型实际平面上特...     

工业机器人单目视觉安全辅助系统设计

目前工业机器人的防碰撞安全模块均为接触模式,在人员防护方面突显不足。为进一步预防工业机器人作业过程中的人员伤害事故发生,本文设计了一种单目视觉安全辅助系统,可为工业机器人提供非接触式安全预警。系统采用单目测距原理完成人员与设备间的距离测定,使用Face Recognition识别库识别人员身份信息,并通过获取的有效信息完成安全判定。考虑到工业机器人的工作环境中常伴有因大功率器件引入的干扰,为保障测距和人员识别的准确性,系统采用了中值滤波和维纳滤波来处理干扰引起的椒盐、高斯噪声,同时结合工业机器人的实际工作状态,提出了一套适配多种应用情况的安全策略。用例显示系统可根据设定的安全预警范围、安全策略等级以及处理后的图像信息进行安全预判,为工业机器人控制系统提供有效安全预警。     

基于单目视觉的彩色目标跟踪

提出一种基于HSV颜色空间的单目视觉跟踪算法。该方法利用目标在HSV空间的颜色信息提取出场景中的运动目标,在此基础上,对目标进行滤波和形态学处理,从而实现了目标的检测与定位。最后,利用单目视觉跟踪算法有效地实现了运动目标跟踪。实验结果表明,该算法有效地实现了目标定位与跟踪,并具有一定的实时性和抗干扰性。     

#br# NAO机器人的视觉伺服物品抓取操作

针对家庭环境中服务机器人物品的抓取问题,提出一种改进的基于位置的视觉伺服抓取算法。首先,利用Naomark标签完成对物体的快速识别,并通过世界平面单应矩阵分解对物体的位姿进行估计;然后,对NAO机器人的机械臂进行运动学建模,并分别设计单臂和双臂抓取的视觉伺服控制律;最后,为进一步提高抓取的稳定性和鲁棒性,对末端执行器进行路径规划。实验结果表明,本方法能够快速、稳定地抓取目标物品。     

基于机器视觉的智能导盲机器人系统设计

随着智能化的发展,图像处理技术在我们的生活和生产,特别是智能机器人中的应用越来越广泛。针对目前导盲机器人国内外研究现状,设计了一种基于机器视觉的导盲机器人。本设计可以通过单目测距结合You Only Look Once Version3(YOLO V3)算法检测并识别周围的物体种类和与机器人的距离,并以语音的形式告知盲人;导盲机器人本体结合各类传感器完成自主导航;盲人在机器人的指导下行走,大大的弥补了盲人视觉上的缺陷。从模拟实验环境的结果可以看出,该导盲机器人实现了前进、停止、转弯、避障等功能,实现了指示前方障碍物种类、距离的功能,从而为盲人出行提供了安全的保障。     

基于单目机器视觉的耐火砖检测技术

耐火砖的检测以往需要在艰苦的环境下采用手工操作来完成。对传统的检测方法进行改进,将单目视觉检测技术和图像处理技术应用于耐火砖的尺寸测量。先用高分辨率的摄像机采集耐火砖的图像,再对图像进行边缘提取、连接、分割与拟合计算,提取出砖块图像的特征信息,最后根据目标平面和图像平面间的映射关系精确地计算出耐火砖的长度和宽度。实验结果表明,该测量系统结构简单、性能稳定,能够快速准确的对耐火砖实现尺寸测量。     

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。     

基于多空间混合约束的NAO机器人抓取轨迹规划

为提高NAO机器人手臂抓取物体的可靠性,本论文提出关节空间和笛卡尔空间控制相结合的方法,设计NAO机器人手臂的轨迹进行目标抓取。由于目标大小已知,利用关节空间控制可以预先设定NAO机器人抓取的最佳姿态,即NAO机器人手臂各个关节角度。运用正运动学,计算手臂移动位置。在设定姿态后的位置与目标点之间,利用笛卡尔空间控制进行轨迹规划。实验表明,在NAO坐标系下,手臂抓取范围内该算法能够在给定范围内准确地完成空间抓取目标任务。     

基于单目视觉的实时身高测量算法

提出了一种应用在驾驶员体检系统中的新的身高测量方法。首先利用OTSU自适应阈值分割法和快速连通区域标记算法来分别获取人头顶部投影的纵坐标和标志点的坐标;然后根据它们来初步计算身高;最后根据摄像机成像模型对计算结果进行修正以得到准确的测量结果。工程测试表明该方法测量准确、可以满足体检系统的身高测量精度要求;同时和驾驶员体检系统的其他模块有效整合在一起,降低了硬件和操作的复杂性。     

单目视觉测量球形体中心偏移校正方法

针孔成像模型下非主光轴上的球体成像为椭圆,椭圆中心偏离球心投影点。针对球体固定单目视觉测距问题,推导了椭圆中心偏移量的解析公式,研究了基于该公式的校正方法,并进行了仿真验证。结果表明,该方法有效地减小了成像中心偏移带来的误差,适用于近距离、大视场、固定单目视觉测距。     

基于单目视觉的车间 TTC 计算及追尾危险工况特征参数研究

为了研究车辆追尾危险工况的特征参数,本文针对最近五年来采集到的追尾危险工况数据进行特征参数提取和分析．首先利用单目图像信息,计算危险发生过程中车辆间的碰撞时间（ TTC）,然后对车辆正常跟车状态下TTC值、开始紧急制动时的速度、TTC值、制动减速度和最危险时刻TTC值等参数进行统计分析．实验结果显示,有95％的追尾危险发生在45 km/h以下,驾驶员制动时产生的制动减速度均值为0．51g,驾驶员正常跟车时、开始制动时、最危险时的TTC值分别为2．9s,2．0s,1．0s．     

基于LabVIEW的气动机械手视觉系统设计

以LabVIEW为开发平台,设计了气动机械手视觉系统软件,将虚拟仪器技术和机器视觉技术的优点结合起来,利用LabVIEW和NI IMAQ开发机械手视觉系统软件,由软件实现图像处理和跟踪控制功能,建立起功能完善、操作简单的机械手视觉平台.     

一种基于目标特征的航天器间相对姿态测量方法

提出了一种基于目标特征的航天器间相对位置和相对姿态单目视觉测量方法。该方法利用目标特征点在物体坐标系中的空间坐标及其在像平面上成像点的图像坐标,根据透视成像理论,采用针孔模型解算出目标航天器与图像传感器的相对状态。提出了一种新的目标靶特征点构型设计方法,该方法适用于较大偏转姿态角的应用环境。仿真结果表明:新的特征点构型适应性好,能提高测量方法精度。该测量方法可直接用于航天器编队飞行及空间站交会对接过程中的相对姿态测量。     

基于计算机视觉的电子白板定位技术研究

随着信息技术的发展,电子白板利用其信息化教育的特点,得到了广泛的应用。文章提出了一种基于计算机视觉电子白板定位技术,通过对采集到的视频图像进行内参校正和角点校正,并建立世界坐标系与图像坐标系之间的映射变换,最终实现激光笔点光源的精确定位。实验结果表明,该方法具有快速、可靠和有效的特点。     

基于机器学习的NAO机器人检测跟踪

为了解决对人形NAO机器人的检测跟踪问题,提出了一种机器学习与特征匹配相结合的方法.向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子,在行人检测中取得了较好的效果.将其应用于人形NAO机器人的检测跟踪,并结合AdaBoost算法通过机器学习的方法,从大量的训练样本中自动抽取HOG特征并建立级联分类器,利用分类器找出视频帧中含有机器人目标的区域,并在此基础上利用SURF(Speed Up Robust Features)特征匹配方法与模板图像进行特征匹配,以提高目标识别的正确率.实验结果表明,该方法对NAO机器人在室内光线无遮挡的情况下取得了稳定的跟踪效果.