基于立体视觉与姿态识别的天轨机器人 跟踪伺服控制

针对双足机器人步态训练平台自动化程度低,调试步态的过程中单人操作时辅助机器人行走和状态信息实时观测协调困难的问题,该文提出了一套基于立体视觉和姿态识别的天轨机器人跟踪伺服系统。首先利用双目相机取景,对左右目相机画面进行匹配后获取图像中每个像素点的深度信息,基于获取到的带有深度信息的图像,对双足机器人的姿态进行识别,获取每个关节点的深度信息,根据关节深度信息判断双足机器人运动状态制定跟踪策略进行伺服控制,由于引入了姿态识别,可以根据双足机器人的姿态变化实现更高程度的自动化跟踪保护。实验结果表现出高自动化程度和高动态的跟踪表现。     

工业机器人分拣系统的设计与实践

在我国劳动力成本上涨、生产需求不断增加的背景下,将工业机器人投入分拣作业过程中,既节省成本,又可提高生产效率。文章设计了一套由机器人、PC机、相机、传送带和分拣控制软件组成的工业机器人分拣系统,通过相机得到目标物品图像,利用软件分析目标物品采集特征,获取物品信息和物品分拣存放地点行动路线,使工业机器人完成分拣作业流程。     

基于Kinect v2的呼吸运动监测方法研究

为了提高基于Kinect相机的呼吸运动监测精度,提出了一种结合目标检测与目标跟踪算法的实时呼吸运动监测方法。该方法首先基于标记板形状特征利用霍夫圆检测算法进行目标检测,然后基于彩色图像结合Camshift目标跟踪算法实现单个或多个目标的跟踪,依据跟踪的结果获取目标位置的深度信息,并对获取的深度信息进行降噪处理。在此基础上,开发了一款基于Kinect相机的呼吸运动精准监测软件系统。实验结果表明,所提出的实时呼吸运动监测方法可有效提高呼吸运动监测的精度,与现有的基于深度图像获取呼吸运动数据方法相比,在体态偏移状态下数据采集准确度由47.9%提升至94.1%。同时,该方法具有良好的可视化效果。     

基于双视觉引导的工业机器人立体定位技术的研究

针对目前大部分以工业机器人为核心的自动化生产线用工件固定方式进行加工作业,严重制约工业机器人在自动化生产线中的应用范围.为此提出一种基于双视觉引导的工业机器人立体定位技术.通过双视觉系统各自识别工装参考目标点的三维坐标和角度姿态,建立在相机坐标系下的三维坐标.利用多参考孔位采用最小二乘法拟合最优解,通过双目视觉的标定参数和定位换算算法,计算出目标点在工业机器人工件坐标系下的立体位置和姿态,引导工业机器人对工件的精确立体定位,最终实现机器人的各种加工作业.结果表明,双机器视觉能够精确引导机器人实现立体定位功能,误差小于0.5 mm,满足工业生产的一般性需求且具有良好的通用性.     

基于Kinect传感器的三维稠密地图构建系统设计

本文针对目前三维重建系统存在建模效率低、难以移动和价格昂贵等问题,提出了一种基于Kinect传感器的手持式三维稠密地图构建系统。利用微软推出的Kinect传感器进行彩色图像与深度信息的采集,并通过跟踪获取图像特征点计算Kinect位姿,采用改进ICP算法构建出三维稠密地图,得到良好的室内场景三维模型。实验结果表明,本文提出的手持式大场景高精度三维重建系统具有较好的稳定性和精确性。     

面向高变倍场景的变电站巡检机器人云台相机对准方法

受导航误差和机械磨损等因素影响,变电站巡检机器人在自主巡检时的停靠位姿偏离预置位姿,导致其云台相机在高倍变焦抓图时出现目标设备不在图像内以及聚焦失败等问题。因此,提出一种面向高变倍场景的变电站巡检机器人云台相机对准方法,使巡检机器人相机能够精确对准到预置位姿,以拍摄与模板图像一致的高质量巡检图像。首先,建立巡检机器人位姿与像素误差之间的关系模型;然后,基于构造的变电站空间布局假设条件,提出机器人相机位姿误差的近似解法;最后,对相机位姿误差进行正交解耦,使用提出的折半对准控制方法校正相机位姿误差。在巡检机器人真型平台上开展相机对准试验,结果表明,相较于仅调整云台姿态的传统相机对准方法,该方法在高变倍巡检场景中表现出更高的巡检覆盖率、准确率以及更低的巡检图像像素误差。     

手眼系统在自动装配生产线上的应用研究

介绍了一种以工业网络视觉传感器为检测核心,以六轴工业机器人为执行机构的手眼系统在自动装配生产线上的应用设计,采用基于图像的视觉伺服控制方式,可实现工件的在线检测和装配,解决了当前柔性生产线复杂工件的识别问题,在实际应用系统中取得了好的效果。     

基于Kinect的体感交互机器人

随着现代科学与机器人技术的发展,人与机器人的交互方式也越来越多样化.为使人与机器人交互得更自然和谐,探索了一种体感交互方式.利用Kinect获取人动作的深度图像,然后利用骨骼追踪功能获取人体主要关节点的坐标,坐标信息经计算机处理后计算出关节角,最后通过无线方式将关节角发送给机器人控制器,从而控制机器人做出和人相同的动作.经实验验证,该机器人运行情况达到了预期水平,可以实时模仿人的动作.这种方法提高了人和机器人的交互效率,有极大的应用价值.     

工业机器人安全控制器设计与实现

以通用六轴空间关节型工业机器人的安全要求为中心,阐述了工业机器人安全单元的设计与实现.首先介绍了工业机器人的安全单元的现状以及机器人安全控制系统的研究意义.接着通过分析工业机器人的工作特点,总结出工业机器人安全单元的需求点,并进行了工业机器人安全单元的设计.设计了以DSP和FPGA为核心的独立于机器人主控制器的安全单元,完成了对机器人运动控制系统各类状态量和机器人工作区域内安全设备状态的监视.     

基于视觉的自主机器人障碍识别与路径规划

障碍物的识别与行走路径的规划是机器人实现自主移动的必要手段。本文基于深度相机提出一种由深度连续性与彩色特征点融合的障碍识别方法,通过深度相机获取物体的空间位置信息,映射到已有的地图中,构建障碍物空间。又提出一种PRM-D*的路径规划方法,先使用改进的随机概率路线图(PRM)完成整体路径规划工作,再根据相机识别的障碍物,设置局部地图,使用基于图搜索的D*算法进行局部动态规划,完成动态避障任务。通过实验,所提障碍物识别方法即使在昏暗的室内环境中,其对障碍物的检测准确率也大于80%,常规环境检测准确率高于95%,具有较好的鲁棒性与实时性;PRM-D*的路径规划方法在缩短总体规划时间的同时,确保了路径规划的成功率,单次动态规划时间小于0.02 s,具有良好的动态避障性能。     

Detection of abnormal movement of industrial robot based on eigenspace representation of image sequence

In this paper, a monitoring system for industrial robots working in factories is proposed. This system detects different movements based on learning and immediately reports to the operator. It has the advantage that there is no need to receive any signal from the robot controller because it only observes with a simple camera such as a CCD camera. For the detection method, the eigenspace method is used, which is excellent in compression of image data and calculations of the correlation among images. The parametric eigenspace method is also used to detect abnormalities such as the speed of movement. Some experiments using two‐axis robots show the effectiveness of the proposed method. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 148(4): 74–83, 2004; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.10352     

Uncalibrated Workpiece Positioning Method for Peg-in-hole Assembly Using an Industrial Robot

This paper proposes an uncalibrated workpiece positioning method for peg-in-hole assembly of a device using an industrial robot. Depth images are used to identify and locate the workpieces when a peg-in-hole assembly task is carried out by an industrial robot in a flexible production system. First, the depth image is thresholded according to the depth data of the workpiece surface so as to filter out the background interference. Second, a series of image processing and the feature recognition algorithms are executed to extract the outer contour features and locate the center point position. This image information, fed by the vision system, will drive the robot to achieve the positioning, approximately. Finally, the Hough circle detection algorithm is used to extract the features and the relevant parameters of the circular hole where the assembly would be done, on the color image, for accurate positioning. The experimental result shows that the positioning accuracy of this method is between 0.6-1.2 mm, in the used experimental system. The entire positioning process need not require complicated calibration, and the method is highly flexible. It is suitable for the automatic assembly tasks with multi-specification or in small batches, in a flexible production system.     

基于EM-ORB算法的移动机器人SLAM系统研究

针对Kinect相机存在的固有噪声,在机器人视觉定位与建图中提出一种改进ORB特征匹配算法结合改进环境测量模型的SLAM系统,该系统使用改进ORB算法提取图像的特征点,建立相邻帧之间特征点的对应关系,并对深度图进行滤波;使用ICP算法计算机器人运动,通过环境测量模型去除误匹配点,同时进行回环检测,最后使用g2o对位姿进行全局优化,建立环境点云图。通过实际环境与公开数据集的运行测试,结果表明,该V-SLAM能够准确地完成相机位姿的更新,并建立环境点云图。     

基于深度信息的巡逻机器人避障系统实现

针对巡逻机器人的避障导航,基于Realsense深度摄像头获取环境深度信息,在使用机载计算机对深度图像进行分层处理的基础上,设计了巡逻机器人避障导航系统,同时对巡逻机器人通信协议以及决策流程等进行了改进设计,最后在ROS机器人开源操作系统上对其进行实验及验证。实验结果表明,在相同环境下,该方法能使巡逻机器人快速、安全、有效地避开静态障碍物而到达目标点。该方法不仅能够提高避障的成功率,获得实时避障效果,而且能够降低巡逻机器人的数据处理量,有利于巡逻机器人的移植。     

Variable Dynamic Threshold of Jerk Signal for Contact Detection in Industrial Robots without Force Sensor

This study proposes a variable dynamic threshold for a jerk signal for achieving contact detection in industrial robots. Sensorless force control is useful in applications in advanced industrial robots. The external torque of each joint is estimated accurately by using a disturbance observer and by inverse dynamics calculations. However, the phase lag of the disturbance observer and the dynamic parameter error create force estimation errors. These errors hamper quick and reliable contact detection in industrial robots. Therefore, this study proposes a useful approach to contact detection that uses a variable dynamic threshold for a jerk signal. The proposed variable dynamic threshold reduces contact detection failures caused by force estimation errors during the free motion of a robot. The proposed threshold is suitable for robot motion and improves the speed of contact detection. Numerical simulation results show that the proposed method is valid for the parameter variations in an actual industrial robot. In addition, experimental results show that the dynamic threshold is a useful technique for application to general robot systems as well. The dynamic threshold is useful in applications for any industrial sensorless force control system.     

基于迟滞阈值分割的瓶口缺陷检测方法

随着工业机器人和现代化工业的快速发展,人们对工业机器人的性能要求越来越高,为了提高工业生产的效率和产品的质量,智能、高速、高精度是工业机器人的必备要求。国内基于机器视觉的智能啤酒瓶口缺陷检测方法中,高速、高精度仍是一个亟待解决的问题。为此,提出了一种基于随机圆拟合评估的四圆周定位法,大大提高了瓶口检测区域的定位精度,并提出了基于投影特征的分区域磁滞阈值分割的智能瓶口缺陷检测方法。对采集的488幅灰度图像进行测试,检测正确率为99.4%,检测平均速度为38 ms,算法的检测速度快,检测精度高,可以很好地应用到高速、高精度的现代化工业机器人中。     

一种电能表可信生产贴片环节采集验证方法和系统

针对当前电能表电路板中元器件贴片异常现象,基于新型的计算机视觉技术、图像采集技术、识别技术、自动化控制技术,设计出了新型的电能表可信生产贴片环节采集验证方法和系统,对智能电能表PCB贴片信息进行采集、检测和异常判断。该研究将双六轴联动控制系统融入系统设计中,在空间范围内实现不同位置的电能表三维运动,利用CCD相机进行上下运动,在平面、侧面、三维等多角度扫描PCB贴片信息,对光源系统进行RGB三基色谐调智能调节,调整彩色CCD相机参数信息和运动控制系统定位信息,从而获取二元或者灰度水平光学成像图像,并利用标准模板库与电子元器件进行比对,通过大数据算法查询目标数据库,实现PCB贴片信息的判断。实验表明,所述研究的算法检测时间缩短了50%以上,正确率达到95%以上,大大提高了生产效率。     

Illumination Adaptive Identification Algorithm of a Reconfigurable Modular Robot

Reconfigurable modular robots feature high mobility due to their unconstrained connection manners. Inspired by the snake multi-joint crawling principle, a chain-type reconfigurable modular robot (CRMR) is designed, which could reassemble into various configurations through the compound joint motion. Moreover, an illumination adaptive modular robot identification (IAMRI) algorithm is proposed for CRMR. At first, an adaptive threshold is applied to detect oriented FAST features in the robot image. Then, the effective detection of features in non-uniform illumination areas is achieved through an optimized quadtree decomposition method. After matching features, an improved random sample consensus algorithm is employed to eliminate the mismatched features. Finally, the reconfigurable robot module is identified effectively through the perspective transformation. Compared with ORB, MA, Y-ORB, and S-ORB algorithms, the IAMRI algorithm has an improvement of over 11.6% in feature uniformity, and 13.7% in the comprehensive indicator, respectively. The IAMRI algorithm limits the relative error within 2.5 pixels, efficiently completing the CRMR identification under complex environmental changes.