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。     

基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪算法研究

双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部分运动轨迹;其次,在双目立体视觉测距系统的基础上采用常速(Constant Velocity,CV)模型的方法对船舶运动建模;最后,对建立的船舶运动模型利用强跟踪卡尔曼滤波(Strong Tracking Kalman Filter,STKF)船舶轨迹跟踪的方法跟踪船舶的轨迹并估算目标船舶实时的运动状态。实验结果表明,基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪的方法能有效地跟踪船舶轨迹且适用于工程应用的需求。     

一种基于SIFT特征的机器人环境感知双目立体视觉系统

针对双目立体视觉系统在机器人环境感知领域中存在的立体匹配以及测量精度问题,设计一种基于SIFT特征的双目立体视觉测量系统.利用SIFT特征良好的旋转、尺度、光照不变性等特性,有效地解决双目立体视觉系统的匹配问题,同时将SIFT算法在由FPGA和DSP组成的嵌入式系统上实现,显著地提高测量系统的实时性.提出一种基于二次多项式的误差补偿方法,对系统的测量结果进行补偿,弥补双目立体视觉系统测量误差随测量距离增加而增加的不足,从而提高系统测量精度.通过实际的测量实验、移动机器人环境感知实验以及与现有双目立体视觉产品的对比实验结果表明,系统能够很好地解决双目立体视觉的立体匹配和精度问题,并且能较好地应用于移动机器人环境感知任务中.     

基于双目视觉的运动目标跟踪与测量

在研究融合运动目标位置预测的Mean Shift跟踪算法和双目立体视觉中的空间点定位算法的基础上,基于双目视觉设计了双目立体视觉运动目标跟踪和测量系统,并在所进行的跟踪与测量实验中,提取了运动目标质心的三维坐标序列,实现了对目标深度和速度的测量。     

基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法

仿生机器人在定姿过程中受到空间扰动因素的影响容易产生控制误差,需要对机器人进行精确标定,提高仿生机器人的定位控制精度,因此提出一种基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法。利用光学CCD双目视觉动态跟踪系统进行仿生机器人的末端位姿参量测量,建立被控对象的运动学模型;以机器人的转动关节的6自由度参量为控制约束参量,建立机器人的分层子维空间运动规划模型;采用双目视觉跟踪方法实现仿生机器人的位姿自适应修正,实现鲁棒性控制。仿真结果表明,采用该方法进行仿生机器人控制的姿态定位时对机器人末端位姿参量的拟合误差较低,动态跟踪性能较好。     

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。     

4自由度双目立体视觉系统的设计

本介绍了一种4自由度双目立体视觉系统,该系统是本实验室设计的仿人双臂冗余自行走机器人的一部分,由于安装了该视觉系统,机器人的操作范围扩大,可以跟踪移动的工件,使得该机器人特别适合柔性制造系统中的装配作业和搬运作业,可以将装配和搬运一体化。同时由于该机器人具有自行走功能,可以在视觉控制下使柔性制造系统具有动态自动重组的能力。     

完全在线的双目直接法视觉SLAM算法

视觉SLAM在机器人的室外作业如野外探索、定位侦察中扮演了重要角色.为了使得机器人可以更好地进行室外作业,提出一种不受词袋模型的固定词汇限制的完全在线实时双目直接法视觉SLAM算法.作为直接法视觉SLAM,所提到的系统可以利用任何具有足够强度梯度的图像像素,使其在缺少特征点的区域仍具有很强的鲁棒性.在系统算法中引入双目静态残差约束并去除遮挡的滑窗优化来增强系统的跟踪精度,增加闭环检测和位姿图优化模块,并建立在线词袋模型,使得系统在大规模且陌生的环境中依然可以进行工作.将此算法在公开的EuRoC数据集和KITTI数据集上进行性能评估,结果表明,所提出的系统的定位精度优于最先进的直接法视觉SLAM系统,且室内场景和室外场景均具有鲁棒性.     

基于图像雅可比矩阵的无标定二维运动跟踪

研究无标定视觉导引机械臂完成二维平面运动目标精确跟踪的问题.系统的视觉部分采用固定全局视觉与手上局部视觉相结合的方式,拓展了系统的观察能力,使系统能同时实现大范围的运动跟踪和精确的小范围跟踪.根据两种视觉的特点,在全局视觉反馈中使用最优反馈控制,而在手上视觉反馈中使用PI控制.通过分析图像雅可比矩阵的解析表达式以及跟踪过程中的变化规律,提出一种利用机器人已完成的跟踪运动在线辨识雅可比矩阵的方法,避免了传统估计方法引入冗余试探运动对系统动态性能的影响.仿真和实验检验了本方法的性能.