机器人视觉定位系统的研究与实现_张贞子
机器人视觉定位技术研究与实现
机器人视觉定位技术研究与实现随着人工智能和机器人技术的发展，机器人的应用范围日益扩大。
在许多领域中，机器人需要通过视觉定位技术来感知和理解周围环境，以准确地进行定位和导航。
机器人视觉定位技术的研究与实现，成为了当前热点和挑战。
一、视觉定位技术的重要性视觉定位是机器人感知环境并确定自身位置的重要手段之一。
通过视觉定位技术，机器人能够获得高精度的位置信息，从而能够规划路径、避障、定位抓取物体等。
例如，在无人驾驶领域，视觉定位技术可以实现车辆的精确定位和导航；而在工业机器人中，视觉定位技术可以帮助机器人准确抓取物体，并完成复杂的装配任务。
因此，研究和实现机器人视觉定位技术，对于实现机器人的智能化和广泛应用具有重要意义。
二、机器人视觉定位技术的研究内容1. 特征提取与描述：视觉定位技术的第一步是从图像或视频中提取特征，并将其转化为可描述的形式。
常用的特征包括角点、边缘、直线等。
在特征描述阶段，需要将提取到的特征与数据库中的特征进行匹配，以实现位置的估计和匹配。
2. 相机标定与姿态估计：为了准确地进行视觉定位，需要对相机进行标定，获得相机的内外参数。
相机姿态估计是指确定相机在世界坐标系中的位置和方向，以便根据特征点在图像中的位置计算出物体在世界坐标系中的位置。
3. 视觉SLAM技术：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时实时地进行定位和构建地图的技术。
视觉SLAM技术通过不断地观测和更新地图，同时估计机器人的位置，实现精确的视觉定位和导航。
三、机器人视觉定位技术的实现方法1. 基于图像处理的视觉定位技术：图像处理是机器人视觉定位技术中最常用的方法之一。
通过对图像进行预处理、特征提取、特征匹配等步骤，可以实现机器人的准确定位和导航。
2. 基于深度学习的视觉定位技术：深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，也为机器人视觉定位技术的发展提供了新的思路。
机器人视觉导航系统的研发与应用
机器人视觉导航系统的研发与应用一、引言随着科技的快速发展，机器人的应用范围越来越广泛。
机器人视觉导航系统是一种通过摄像头和感应器等设备，使机器人能够感知和理解周围环境，从而实现自主导航和路径规划的技术。
本文将探讨机器人视觉导航系统的研发与应用，以及其对未来社会的潜在影响。
二、机器人视觉导航系统的研发机器人视觉导航系统的研发是一个复杂而精密的过程，需要结合计算机视觉、深度学习和机器学习等技术。
首先，需要通过摄像头等装置对周围环境进行拍摄和感知，获取视觉数据。
然后，利用图像处理和计算机视觉算法对这些数据进行分析和解读，提取出关键信息，如地标、障碍物等。
接下来，通过深度学习和机器学习算法，将这些信息与之前的训练数据进行对比和匹配，以确定机器人的位置和方向。
最后，结合路径规划算法，实现机器人的自主导航和路径选择。
三、机器人视觉导航系统的应用1. 工业领域机器人视觉导航系统在工业领域有广泛的应用。
例如，在生产线上，机器人可以通过视觉导航系统准确地找到零部件、进行装配和焊接等操作，提高生产效率和产品质量。
此外，在危险环境下，如有毒气体的工作场所，机器人可以代替人类进行巡检和维修，保障工作人员的安全。
2. 仓储物流领域机器人视觉导航系统在仓储物流领域也有重要的应用。
例如，在仓库中，机器人可以根据视觉导航系统提供的信息，准确地定位货物和货架，实现自动化的搬运和存储。
这不仅提高了物流效率，还减轻了劳动力的负担。
3. 家庭服务领域随着家庭服务机器人的发展，机器人视觉导航系统可以帮助机器人更好地适应家庭环境。
机器人可以通过视觉导航系统识别和记忆家居布局，实现智能巡查和清洁等功能。
此外，机器人还可以根据用户的需求，提供定制化的服务，如照料老人和儿童等。
四、机器人视觉导航系统的潜在影响机器人视觉导航系统的应用将对未来社会产生深远的影响。
首先，机器人的自主导航和路径规划能力将进一步提升工作效率和生产力，推动工业和物流行业的发展。
机器人视觉定位导航系统的设计与实现
机器人视觉定位导航系统的设计与实现一、概述随着社会的发展，机器人技术越来越广泛应用于各个领域，如智能制造、智能物流、智能医疗等。
在机器人的功能中，视觉定位导航系统是一项至关重要的技术，在机器人导航和定位中起着举足轻重的作用。
本文将介绍机器人视觉定位导航系统的设计与实现原理。
二、机器人视觉定位导航系统机器人视觉定位导航系统是通过机器人和环境之间的视觉信息交互，实现机器人的定位、导航和目标跟踪等功能。
它包括三个主要部分：机器人定位、短期导航和长期导航。
机器人定位：机器人定位是指机器人在已知地图下通过传感器获取位置信息的过程。
在机器人视觉定位导航系统中，机器人通过视觉传感器获取环境图像信息，并通过图像处理算法进行处理和计算，从而得到机器人的位置信息。
短期导航：短期导航是指机器人在已知地图上通过路径规划和避障算法，实现从起点到终点的导航过程。
在机器人视觉定位导航系统中，机器人通过图像识别和目标跟踪算法实现避障和路径规划，从而实现短期导航。
长期导航：长期导航是指机器人在未知环境下通过先验知识和学习算法实现路径规划和导航。
在机器人视觉定位导航系统中，机器人可以通过学习算法，比如深度学习算法、增强学习算法等，实现长期导航。
三、机器人视觉定位导航系统的设计与实现机器人视觉定位导航系统的设计与实现离不开以下三个方面的技术：视觉传感器选择、图像处理算法、机器学习算法。
视觉传感器选择：视觉传感器是机器人视觉定位导航系统中最关键的一环。
常用的视觉传感器有RGB-D相机、激光雷达、单目相机等。
在选择视觉传感器时，需要考虑其分辨率、镜头参数、采样速度等因素，以满足机器人视觉定位导航系统对图像信息的要求。
图像处理算法：机器人视觉定位导航系统中常用的图像处理算法有目标检测、图像配准、特征点提取等。
通过这些算法实现对机器人视觉传感器采集到的图像进行处理和计算，从而得到机器人的位置信息。
机器学习算法：机器学习算法是机器人视觉定位导航系统中实现长期导航的重要手段。
机器人视觉导航技术的研究与实现
机器人视觉导航技术的研究与实现第一章：引言近年来，随着机器人技术的迅猛发展，机器人视觉导航技术在工业、军事、医疗等领域得到了广泛应用。
机器人的视觉导航技术是指通过摄像头、雷达等传感器获取环境信息，并通过图像处理、数据分析等算法实现机器人自主导航的能力。
本文将对机器人视觉导航技术的研究与实现进行探讨。
第二章：机器人视觉导航的基本原理机器人视觉导航的基本原理是通过获取环境中的视觉信息，提取特定特征，并进行图像处理和数据分析，实现机器人自主导航。
首先，机器人需要通过摄像头或其他传感器获取环境的图像信息。
然后，利用图像处理算法对图像进行处理，如边缘检测、特征提取等。
接下来，通过数据分析对提取出的特征进行分析，确定机器人当前的位置和环境信息。
最后，通过控制算法对机器人进行导航，使其达到目标位置。
第三章：机器人视觉导航的关键技术机器人视觉导航技术的实现离不开一系列关键技术的支持。
首先是图像处理技术，包括边缘检测、特征提取、目标识别等。
图像处理技术能够对获取的图像信息进行加工和提取，为机器人提供必要的导航信息。
其次是数据分析技术，通过对提取出的特征进行分析，确定机器人的位置和环境信息。
再者是控制算法技术，通过控制算法实现机器人的导航，包括路径规划、避障算法等。
此外，还有传感器技术、深度学习技术等也对机器人视觉导航技术的研究和实现起到了重要作用。
第四章：机器人视觉导航技术的应用机器人视觉导航技术在不同领域有着广泛的应用。
其中，在工业领域，机器人视觉导航技术可以用于自动化生产线上的物料搬运、装配等任务，提高了生产效率和品质。
在军事领域，机器人视觉导航技术可以应用于无人机、地面机器人等自主导航系统，实现目标搜索、巡航等任务，提高作战效能和减少人员伤亡。
此外，机器人视觉导航技术还可以应用于医疗领域的手术辅助、康复训练等方面，提供精准的导航和操作支持。
第五章：机器人视觉导航技术的挑战和展望虽然机器人视觉导航技术已经取得了长足的进展，但仍存在一些挑战。
机器人视觉导航技术研究与实现
机器人视觉导航技术研究与实现随着科技的不断发展，机器人已经成为现代工业中不可或缺的一部分。
而机器人导航技术作为机器人智能行走的基础，对于机器人在复杂环境中的自主工作具有重要意义。
机器人视觉导航技术是其中关键的一部分，它通过利用机器视觉识别、理解环境场景，并进行定位与路径规划，使机器人能够在未知环境中自主导航。
一、机器人视觉导航的基本原理机器人视觉导航技术是通过机器视觉系统对环境场景进行感知与理解，从而实现机器人自主导航。
它的基本原理包含以下几个方面：1. 环境感知：机器人通过搭载感知设备（如摄像头、激光扫描仪等）获取环境信息。
摄像头可以捕捉到环境中的图像，而激光扫描仪则可以获得环境的三维点云数据。
这些数据被用于构建环境模型，包括障碍物位置、地图等。
2. 特征提取与识别：机器人通过对环境数据的处理，提取出关键的图像特征以及激光点云特征。
通过机器学习算法，将这些特征与预先训练好的模型进行匹配与分类，从而实现对环境场景的识别。
3. 定位与建图：机器人在环境感知的基础上，通过自身的运动来不断更新定位信息，并将感知到的环境数据与已有的地图信息进行融合，实现同时定位与建图（SLAM）。
4. 路径规划与控制：机器人在获取到环境地图与定位信息后，可以根据特定的导航算法，如A*算法、Dijkstra算法等，规划出一条到达目标地点的最优路径。
然后，通过控制机器人的执行器，如电机、螺旋桨等，使其按照规划好的路径进行导航。
二、机器人视觉导航技术的应用领域机器人视觉导航技术在许多领域具有广泛的应用前景。
以下是几个常见的应用领域：1. 工业自动化：在工业生产线中，机器人视觉导航技术可以帮助机器人识别和定位需要进行处理的工件，然后自主导航到工作站，实现自动化生产。
2. 无人驾驶：无人驾驶车辆需要准确感知道路情况并进行路径规划，机器人视觉导航技术可以帮助无人驾驶车辆实现自动驾驶功能。
3. 服务机器人：在医院、酒店、家庭等场所，服务机器人可以通过视觉导航技术来实现自主导航，提供导航、送货等服务。
机器人智能视觉导航技术研究与实现
机器人智能视觉导航技术研究与实现随着科技的不断发展，机器人的应用范围不断扩大，成为人们生活中的重要伙伴。
在实现机器人智能化的过程中，视觉导航技术起到了至关重要的作用。
本文将深入探讨机器人智能视觉导航技术的研究与实现。
一、机器人智能视觉导航技术的基础1. 图像处理技术机器人智能视觉导航技术的基础是图像处理技术。
通过对摄像头获取的图像进行处理，例如去噪、滤波和增强，可以提取出图像中的信息，如边缘、角点等。
图像处理技术还可以进行特征提取，例如模板匹配、直方图分析和特征描述，用于图像的识别和测量。
2. 目标检测与识别技术目标检测与识别技术是机器人视觉导航中的核心技术之一。
通过使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN），机器人可以学习和识别不同的目标，如人、物体和地标。
这些技术使得机器人能够在复杂的环境中准确地检测和识别目标，从而进行下一步的导航决策。
3. 三维重建技术三维重建技术是机器人智能视觉导航的重要组成部分。
通过使用多个相机或激光雷达等传感器，机器人可以获取环境的三维信息。
然后，通过对多个视角的图像进行配准和融合处理，可以生成精确的三维地图，为机器人的导航提供准确的环境信息。
二、机器人智能视觉导航技术的实现1. 环境感知与建模机器人在导航过程中需要准确地感知环境，并构建环境模型。
通过使用激光雷达和摄像头等传感器，机器人可以实时获取环境的信息，并利用三维重建技术生成环境的三维模型。
在此基础上，机器人可以进行路径规划和避障等导航任务。
2. 目标检测与识别机器人需要能够准确地检测和识别环境中的目标，如人、物体和地标。
通过使用目标检测与识别技术，机器人可以学习和识别不同的目标，并进行相应的导航决策。
例如，机器人可以避开障碍物，追踪人体运动或寻找特定的地标等。
3. 路径规划与导航决策在感知和识别环境中的目标之后，机器人需要进行路径规划和导航决策，以实现目标的达成。
机器人视觉导航与定位技术研究
机器人视觉导航与定位技术研究一、引言机器人视觉导航与定位技术是现代机器人技术领域中的重要研究方向之一。
随着生产制造和服务业的发展，机器人视觉导航与定位的需求越来越大。
研究机器人视觉导航与定位技术，对于实现机器人自主定位、导航、感知、规划、控制等关键技术具有十分重要的意义。
本文将从机器人视觉导航与定位技术的定义、发展历程、技术分类、应用领域等方面加以探究。
二、机器人视觉导航与定位技术的定义机器人视觉导航与定位技术是指利用机器视觉技术进行机器人自主感知、定位、导航和控制的技术。
机器人在进行视觉导航与定位时，需要通过摄像头或激光雷达等感知设备，对周围环境进行观测和测量，然后通过算法处理得到目标物体的位置、姿态、距离等信息，并将这些信息用于机器人的定位、导航、感知等功能。
三、机器人视觉导航与定位技术的发展历程机器人视觉导航与定位技术的发展可以分为以下阶段：1.早期阶段（20世纪60年代至80年代初）早期的机器人视觉导航与定位技术主要采用单目视觉和边缘检测技术，以及基于光流法的运动测量技术进行机器人的导航和定位。
这种技术的手段简单，但是定位效果不稳定，且只能用于室内环境下的机器人导航。
2.中期阶段（80年代中期至90年代中期）中期的机器人视觉导航与定位技术主要采用了线激光扫描仪、立体视觉等技术，提高了机器人导航的稳定性和准确性。
同时，机器学习技术和神经网络技术也开始应用于机器人视觉导航与定位中。
3.近期阶段（21世纪至今）近期的机器人视觉导航与定位技术主要采用了视觉SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）、深度学习、多传感器结合等技术，以解决机器人在多种环境和场景下的导航和定位问题。
此外，机器人导航和定位技术也开始向室外移动，并在军事、工业、服务等领域得到广泛应用。
四、机器人视觉导航与定位技术的技术分类1.视觉表面识别技术视觉表面识别技术是机器人视觉导航与定位中的基础技术之一，主要用于对环境、物体等进行检测，获取环境、物体的位置、方向、大小等信息。
机器人智能视觉系统的研究与设计
机器人智能视觉系统的研究与设计一、引言机器人在现代工业中的应用越来越广泛，其中机器人视觉系统的重要性不言而喻。
机器人的智能视觉系统可以实现对环境的自主感知、图像处理和物体识别等功能，为机器人的自主导航、物品搬运和任务执行提供了坚实的基础。
因此，机器人智能视觉系统的研究和设计具有重要的现实意义和科学价值。
二、机器人智能视觉系统的实现机器人智能视觉系统一般包括感知模块、识别模块和控制模块。
其中，感知模块通过相机等感知装置采集场景图像，并预处理图像以提高后续处理的效率。
识别模块则主要针对机器人需要解决的具体问题，开展物体识别、人脸识别和姿态估计等任务。
最后，控制模块根据视觉识别的结果，对机器人实现路径规划、动作规划和控制指令等操作，从而实现机器人的智能控制。
三、机器人视觉系统的关键技术1.图像采集技术机器人视觉系统的第一步是采集环境中的图像。
图像采集技术需要根据场景要求选择合适的相机类型和参数，并对采集到的图像进行去噪、尺度归一化和几何矫正等预处理，以尽量减小后续处理的误差和时间。
2.图像处理技术机器人视觉系统中的图像处理技术非常重要，主要包括图像滤波、边缘检测、特征提取和图像匹配等算法。
在特定场景下，通过设计合适的图像处理算法可以有效地解决物体识别、人脸识别和目标跟踪等问题。
3.机器学习技术机器学习技术是机器人智能视觉系统中的核心技术之一。
常见的机器学习算法包括支持向量机、神经网络和决策树等。
这些算法可通过对大量图像数据的学习和训练，帮助机器人实现对物体的特征提取和分类识别。
4.多传感器融合技术为了进一步提升机器人视觉系统的性能，可以采用多传感器融合技术，将图像和其他传感器数据（如激光雷达数据）进行融合，实现机器人在复杂环境中的更加精确的定位和路径规划。
四、机器人智能视觉系统的应用领域机器人智能视觉系统的应用领域日益广泛。
例如在工业领域中，机器人可以实现自动化生产线的控制，提升生产效率和产品质量；在农业领域中，机器人可以实现自动拾取水果和蔬菜等作物，有效地减少工人的劳动强度；在医疗领域中，机器人可以实现手术操作的自动化，提高手术成功率和患者的生存率。
基于机器视觉的机器人自主导航与定位研究
基于机器视觉的机器人自主导航与定位研究摘要：机器人的自主导航与定位是实现机器人智能化和实用化的重要研究方向之一。
机器视觉作为机器人感知环境的关键技术之一，对于机器人的自主导航与定位起着至关重要的作用。
本文将详细探讨基于机器视觉的机器人自主导航与定位的研究现状、方法和应用。
1. 引言机器人的自主导航与定位是机器人技术的重要研究领域，其研究内容涵盖了地图构建、路径规划、环境感知、定位等多个方面。
机器视觉技术作为一种重要的环境感知手段，可以帮助机器人获取环境的视觉信息，从而实现自主导航与定位。
2. 机器人自主导航与定位的概念和挑战机器人的自主导航与定位需解决以下几个关键问题：路径规划、环境感知、定位和避障等。
机器视觉技术在解决这些问题中扮演着至关重要的角色。
然而，机器人自主导航与定位仍面临着精度、实时性和鲁棒性等挑战。
3. 基于机器视觉的机器人自主导航方法基于机器视觉的机器人自主导航方法主要包括三个关键步骤：图像获取与处理、环境建模和路径规划。
首先，机器人通过传感器获取环境中的图像数据，然后对图像进行处理，提取出关键信息，如特征点、边缘等。
接下来，机器人利用这些信息构建环境模型，包括地图构建和障碍物探测等。
最后，机器人根据环境模型进行路径规划，选择合适的路径进行自主导航。
4. 机器人自主定位的研究方法机器人的自主定位是指机器人在未知环境中准确估计自身位置的能力。
基于机器视觉的机器人自主定位方法主要包括视觉里程计和基于特征的定位。
视觉里程计通过识别连续帧之间的视觉变化来估计机器人的运动信息，进而实现位置的估计。
基于特征的定位则通过识别环境中的特征点，并与预先构建的地图进行匹配，实现机器人位置的估计。
5. 基于机器视觉的机器人自主导航与定位的应用基于机器视觉的机器人自主导航与定位技术在智能制造、物流仓储、无人驾驶等领域有着广泛的应用前景。
例如，在智能制造中，机器人可以利用机器视觉技术实现自主导航和定位，完成零件搬运、装配等任务。
基于视觉的机器人定位技术研究
基于视觉的机器人定位技术研究在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用越来越广泛，从工业生产到医疗服务，从太空探索到家庭生活，机器人正逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。
而在机器人的众多关键技术中，定位技术无疑是至关重要的，它就像是机器人的“眼睛”，能够让机器人准确地知晓自己在空间中的位置，从而有效地执行各种任务。
其中，基于视觉的机器人定位技术由于其丰富的信息获取能力和较高的精度，成为了研究的热点。
基于视觉的机器人定位技术，简单来说，就是让机器人通过摄像头等视觉传感器获取周围环境的图像信息，然后通过一系列的算法和处理，计算出自身相对于环境的位置和姿态。
这种技术的实现涉及到多个学科领域的知识，包括计算机视觉、图像处理、模式识别、数学建模等等。
要理解基于视觉的机器人定位技术，首先需要了解视觉传感器。
常见的视觉传感器有单目摄像头、双目摄像头和深度摄像头等。
单目摄像头结构简单、成本低，但只能获取二维图像信息，定位精度相对较低。
双目摄像头通过模拟人眼的原理，可以获取物体的深度信息，从而提高定位精度，但计算复杂度较高。
深度摄像头则能够直接获取场景的深度信息，但其测量范围和精度往往受到一定限制。
在获取到视觉信息后，接下来就是关键的图像处理和特征提取环节。
这就像是从一堆杂乱的拼图中找出有用的碎片，并将它们组合成有意义的图案。
图像处理包括对图像的去噪、增强、分割等操作，以提高图像的质量和可识别性。
特征提取则是从图像中提取出具有代表性和不变性的特征，如角点、边缘、纹理等。
这些特征将作为后续定位计算的基础。
有了特征，还需要建立合适的数学模型来进行定位计算。
常见的方法有基于几何模型的方法和基于概率模型的方法。
基于几何模型的方法通常利用三角形原理、透视变换等几何知识来计算机器人的位置和姿态。
例如，通过已知的标志物在图像中的位置和其在实际空间中的坐标，可以构建几何关系来求解机器人的位置。
基于概率模型的方法则将定位问题看作一个概率估计问题，通过对传感器测量误差的建模和概率推理，来估计机器人的位置和姿态。
机器人视觉导航与定位技术研究综述
机器人视觉导航与定位技术研究综述摘要：随着机器人技术的迅猛发展，机器人视觉导航与定位技术成为了研究的热门方向。
本文对机器人视觉导航与定位技术的发展历程、关键技术和应用领域进行了综述，并分析了该技术面临的挑战和未来的发展方向。
第一部分：引言近年来，随着机器人技术的飞速发展，机器人视觉导航与定位技术成为了研究的热门方向。
机器人的自主导航和定位能力是实现其在各个应用领域的关键。
视觉导航和定位技术以其高精度和高鲁棒性备受关注。
本文将全面综述机器人视觉导航与定位技术的近期进展。
第二部分：机器人视觉导航与定位技术的发展历程机器人视觉导航与定位技术的发展可以追溯到20世纪80年代。
初期的研究主要集中在基于传感器融合的定位方法和基于特征点匹配的导航方法。
然而，由于诸多限制条件，这些方法在实际应用中面临着一些挑战。
随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，视觉导航和定位技术得到了极大的改进。
目前，深度学习、三维建模和传感器融合等方法已成为核心技术，广泛应用于定位和导航领域。
第三部分：机器人视觉导航与定位技术的关键技术1. 深度学习：深度学习技术在机器人视觉导航与定位中发挥着关键作用。
通过构建深度神经网络模型，实现对图像和视频数据的特征提取和分类，从而实现目标识别和环境感知。
2. 三维建模：三维建模技术是一种重要的视觉导航和定位方法。
通过利用激光或摄像头获取的三维数据，构建环境模型，实现机器人的导航和定位。
3. 传感器融合：传感器融合技术是提高机器人导航和定位精度的关键技术之一。
通过融合多种传感器（如摄像头、激光雷达、惯性传感器等）的数据，在不同环境和条件下实现更稳定和准确的导航和定位。
4. 地图构建与定位：地图构建与定位是机器人导航和定位的基础技术。
通过利用传感器获取的数据，实时生成环境地图，并完成机器人在地图上的定位。
第四部分：机器人视觉导航与定位技术的应用领域1. 自动驾驶汽车：机器人视觉导航与定位技术被广泛应用于自动驾驶汽车中，实现车辆的环境感知、目标检测和精确定位，从而实现自主驾驶功能。
机器人视觉导航方法的研究与改进
机器人视觉导航方法的研究与改进1.引言随着科技的不断发展，机器人的应用范围越来越广泛。
机器人视觉导航是现代机器人技术的重要组成部分，它使得机器人能够基于图像信息进行环境感知和位置估计，从而实现自主导航。
本文将介绍机器人视觉导航的基本原理，重点讨论当前研究的问题、挑战及改进方向。
2.机器人视觉导航的基本原理机器人视觉导航系统主要包括环境感知、位置估计、路径规划和控制四个模块。
在环境感知中，机器人通过摄像头等传感器采集环境的图像信息。
位置估计模块利用图像处理和计算方法确定机器人在实际环境中的位置。
路径规划模块根据目标点和当前位置，通过建图算法和路径搜索算法规划机器人的行进路径。
最后，控制模块将路径规划的结果转化为机器人的运动控制指令。
3.当前研究的问题与挑战尽管机器人视觉导航在许多领域取得了重要进展，但仍存在一些问题和挑战。
首先，对于复杂场景的感知和理解仍然是一个难题。
由于不同场景的光照条件、物体遮挡等因素的影响，机器人在环境感知中容易出现错误识别和定位的情况。
其次，精确的位置估计是实现精准导航的关键。
传统的定位算法对于大规模、长时间运动的机器人来说不够稳定和精确。
此外，路径规划的效率也需要进一步提高，以适应复杂多变的环境。
4.改进方法与研究方向为了克服上述问题和挑战，研究人员提出了一系列改进方法和研究方向。
一方面，利用深度学习等人工智能技术可以改善机器人的环境感知能力。
通过深度学习算法训练机器人对场景、物体进行准确的识别和定位，提高机器人对复杂场景的理解能力。
另一方面，利用激光雷达等传感器实现高精度的位置估计。
将图像信息和激光数据进行融合，能够提高机器人的定位精度和鲁棒性。
此外，基于多传感器融合的方法也可以提高导航路径规划的效率。
通过融合多种传感器的数据，结合智能算法，可以提高路径规划的准确性和实时性。
5.未来展望机器人视觉导航技术在工业自动化、无人驾驶以及智能家居等领域具有广阔的应用前景。
随着深度学习和人工智能的不断发展，机器人的环境感知能力将会进一步提升，位置估计和路径规划的精度也将得到大幅改善。
机器人视觉导航技术研究及应用分析
机器人视觉导航技术研究及应用分析目前，随着机器人技术的不断发展，机器人在各个领域中的应用越来越广泛，其中，机器人视觉导航技术的研究及应用尤为重要。
机器人视觉导航技术指的是利用机器人自主掌握环境图像特征，通过视觉感知实现机器人的导航、定位、地图构建等功能。
下面，本文将对机器人视觉导航技术的研究及应用进行详细分析。
一、机器人视觉导航技术的研究现状机器人视觉导航技术的研究主要涉及视觉感知、地图构建、定位等方面。
其中，视觉感知是机器人进行自主导航的基础。
视觉感知可以分为目标检测、目标跟踪和场景理解三个方向。
目标检测能够实现机器人对环境中出现的特定目标进行感知，目标跟踪可以实现机器人对目标在一定时间内的运动轨迹进行感知，场景理解则能够对环境中的各种元素进行整体感知并判断危险因素等。
地图构建是机器人进行导航的重要基础。
当前，机器人地图构建的方法主要有基于激光雷达的建图方法、基于视觉的建图方法和基于激光雷达和视觉融合的建图方法。
其中，基于视觉的建图方法可以实现地图的高精度、高分辨率的构建。
定位是机器人进行自主导航的关键。
当前，机器人定位主要采用基于激光雷达的定位方法、基于视觉的定位方法和基于激光雷达和视觉融合的定位方法等。
其中，基于视觉的定位方法可以实现高精度的定位。
二、机器人视觉导航技术的应用分析机器人视觉导航技术的应用涉及军事、医疗、工业等领域。
下面，本文将重点分析三种典型的应用情况。
（一）军事领域在军事领域中，机器人视觉导航技术的应用主要包括地面侦察、无人空中飞行器导航和水下机器人导航等方面。
通过机器人的自主导航能够提高作战效率，在降低危险的同时，也提高了作战成功率。
（二）医疗领域在医疗领域中，机器人视觉导航技术的应用主要包括手术机器人、假体植入机器人等方面。
这些机器人需要进行高精度的手术定位、手术器械操作等。
借助视觉导航技术，可以大大提高手术的成功率，同时也减轻了医生的工作负担。
（三）工业领域在工业领域中，机器人视觉导航技术的应用主要包括智能化仓储、自动化生产等方面。
机器人视觉感知和定位技术的研究和改进
机器人视觉感知和定位技术的研究和改进引言：随着科技的快速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
而机器人的视觉感知和定位技术是其能够与环境进行交互和执行任务的重要组成部分。
本文将探讨机器人视觉感知和定位技术的研究现状，并提出一些改进方向。
1. 机器人视觉感知技术：机器人的视觉感知技术是指机器人通过摄像头或传感器获取环境中的图像或数据，并进行分析和处理，从而能够理解环境并作出适当的响应。
目前，机器人的视觉感知技术已经取得了一定的突破，并应用于各个领域。
然而，仍然存在一些挑战需要解决。
首先，机器人在复杂环境中的感知能力有限。
复杂环境下的光线、阴影、物体遮挡等因素会影响机器人的视觉感知。
解决这一问题的方法可以是引入更先进的图像处理算法，如深度学习等，以提高机器人的感知能力。
其次，机器人在感知过程中容易受到干扰。
比如，当环境中存在较多的噪声或其他干扰信号时，机器人的感知能力很容易受到影响。
减小干扰的方法可以是优化传感器的设计和算法，以提高机器人的鲁棒性。
2. 机器人定位技术：机器人的定位技术是指机器人通过感知环境中的特征，并确定自身在环境中的位置和方向。
定位技术对于机器人的导航和路径规划非常重要。
目前，机器人的定位技术也取得了一些进展，但仍有一些问题亟需解决。
首先，机器人定位的精度有待提高。
精确的定位对于机器人在复杂环境中的导航和操作至关重要。
解决这个问题的方法可以是引入更精确的传感器和定位算法，以提高机器人的定位精度。
其次，机器人在未知环境中的定位存在困难。
当机器人进入一个未知的环境时，很难准确地确定自身的位置和方向。
解决这个问题的方法可以是引入SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，通过同时进行定位和构建地图，以提高机器人在未知环境中的定位能力。
3. 改进方向：为了进一步提高机器人的视觉感知和定位技术，以下是几个改进方向的建议：首先，引入深度学习和人工智能技术。
机器人视觉导航与定位技术研究
机器人视觉导航与定位技术研究机器人视觉导航与定位技术是指机器人通过视觉传感器获取环境信息，并利用这些信息进行导航和定位的技术。
随着机器人应用领域的不断拓展，视觉导航与定位技术成为机器人领域的研究热点之一、本文将从视觉导航原理、视觉定位方法及其在机器人导航中的应用等方面进行探讨。
视觉导航原理是指机器人利用视觉传感器获取环境的信息，在此基础上进行导航的原理。
视觉传感器可以通过采集环境中的图像信息，在图像中提取特征并进行分析，以获取机器人的位置和方向等导航信息。
常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。
视觉定位是指机器人利用图像信息确定自身位置的过程。
视觉定位方法可以分为经典方法和深度学习方法。
经典方法主要包括特征提取、图像匹配和位姿估计等步骤。
特征提取是指从图像中提取出具有独特性质的特征点，如SIFT、SURF等特征点，并利用这些特征点在不同图像中进行匹配，以求取机器人的位姿信息。
图像匹配是指将当前图像与参考图像进行对比，找到最佳匹配的特征点，从而准确地确定机器人当前的位置。
位姿估计是指根据特征点的位置信息，通过数学模型推算出机器人的位姿。
深度学习方法是近年来发展起来的一种视觉定位方法。
深度学习模型能够从图像数据中学习到特征及其对应的位置信息，从而实现准确的定位。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。
这些模型能够通过对大量图像数据的学习，学习到图像中的特征和位置信息，并将其应用到机器人的导航和定位中。
视觉导航与定位技术在机器人导航中具有广泛的应用。
首先，它可以用于室内导航和定位，如在办公楼、医院等环境中，机器人可以通过视觉导航技术自主规划路径，并准确地在室内环境中定位。
其次，视觉导航与定位技术还可以用于室外导航和定位，如自动驾驶汽车等。
通过利用视觉传感器获取路面的图像信息，并进行分析处理，机器人可以根据道路标识牌和路面状况等条件，自主导航和定位。
总结起来，机器人视觉导航与定位技术是一门研究机器人如何通过视觉传感器获取环境信息，并根据这些信息进行导航和定位的技术。
机器人视觉导航技术研究与实现
机器人视觉导航技术研究与实现机器人技术一直是人类探索未来的热门方向之一，而机器人视觉导航技术则是其中比较重要的一环。
机器人视觉导航技术是指通过视觉感知系统获取环境信息，进行实时建图和路径规划，使机器人能够在未知的环境中自主导航，实现自主探索和任务执行。
本文将介绍机器人视觉导航技术的研究现状、关键技术和实现方案。
一、机器人视觉导航技术的研究现状视觉导航技术是机器人技术中比较古老的研究方向之一，早期研究主要集中在室内环境中的路径规划和导航。
近年来，随着计算机视觉和机器学习算法的不断发展，机器人视觉导航技术在室内、室外和复杂场景中的应用得到了广泛拓展。
其中，室内环境中的机器人导航技术已经趋于成熟，能够实现高效、精准的自主导航。
在室外环境中，机器人视觉导航技术面临着更多的挑战，如天气条件变化、光线照明不足、复杂场景等问题。
不过目前已经有一些技术可以有效应对这些挑战，如光流估计、结构光、激光雷达、卫星导航系统等。
在复杂场景中，机器人视觉导航技术也在不断发展。
例如，机器人在城市道路中的自主导航，需要感知多种交通标志和交通信号，进行实时路径规划和避障操作。
因此，机器人视觉导航技术在交通、物流、安防等领域中的应用非常广泛。
二、机器人视觉导航技术的关键技术机器人视觉导航技术主要涉及图像处理、感知模块、路径规划和控制系统等方面的技术，下面分别介绍一下。
1. 图像处理技术图像处理技术是机器人视觉感知模块中非常重要的一环。
在视觉感知过程中，大量的图像信息需要进行有效处理和分析。
图像处理技术包括图像去噪、边缘检测、图像分割、特征提取、匹配等。
通过这些技术，可以从图像中提取出有价值的特征信息，用于后续的路径规划和控制。
2. 感知模块技术感知模块是机器人视觉导航系统中的核心部件。
感知模块的任务是获取机器人周围环境的各种信息，包括图像、深度图、激光雷达扫描图等。
通过这些信息，机器人可以知道周围环境的地形、障碍物的位置和形状等，为后续的路径规划提供数据支持。
机器人视觉导航系统的研究与开发
机器人视觉导航系统的研究与开发随着科技的不断发展，机器人技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
在机器人领域中，视觉导航系统是非常重要的技术之一。
机器人视觉导航系统能够帮助机器人感知周围环境，从而更加智能地实施操作。
本文将介绍机器人视觉导航系统的研究与开发，包括机器人视觉感知、图像处理技术、机器人路径规划和控制等方面。
一、机器人视觉感知机器人视觉感知是视觉导航系统的核心。
机器人需要感知周围环境，判断自身姿态、位置和运动状态，从而做出相应的反应。
视觉感知的主要任务包括视觉传感器的选择、摆放和校准，感知环境中物体的位置、形状和大小等。
机器人视觉感知的准确性和稳定性直接影响到机器人的导航效果。
在机器人视觉感知方面，常用的传感器包括激光雷达、摄像头等。
激光雷达是一种可以测量距离的传感器，能够快速、精确地获取环境的三维信息。
而摄像头则可以获取环境的二维图像信息，通过图像处理技术可以实现目标检测、目标跟踪等功能。
在实际应用中，机器人需要将不同传感器获取的信息融合起来，形成一个较为准确的环境模型。
此外，视觉导航系统还需要考虑机器人在导航过程中可能遇到的障碍物，比如墙壁、家具等。
基于机器人视觉感知的环境模型，可以在接下来的路径规划和控制过程中更好地避开这些障碍物。
二、图像处理技术在机器人视觉导航系统中，图像处理技术是非常重要的环节。
通过图像处理技术，机器人可以实现环境中目标检测、目标跟踪、物体识别等功能，从而为导航过程提供更多的信息。
目标检测是指机器人通过摄像头获取的图像中，自动识别出其中的目标物体，并标定出物体的位置、大小等信息。
目标检测是视觉导航系统中非常基础的任务，但却非常重要。
在实际应用中，机器人需要根据目标检测的结果来判断是否需要避让某些物体、识别出目标物体等。
在图像处理方面，机器学习技术也是非常重要的一种方法。
通过对大量数据的学习，机器学习可以提高机器人图像处理的准确性和稳定性。
在机器人视觉导航系统中，深度学习技术已经被广泛应用。
机器人视觉和定位的研究
机器人视觉和定位的研究一、引言机器人技术的快速发展，使得人们对机器人的视觉和定位能力的要求越来越高。
机器人的视觉和定位能力是其实现各种任务的基础，如自主导航、三维重建、目标跟踪、物体识别、拾取等。
在实际应用中，机器人需要根据环境中的信息进行感知和处理，这就需要具备高效而精确的视觉感知和定位技术。
本文将重点介绍机器人视觉和定位的研究进展。
二、机器人视觉技术的研究机器人视觉技术是指机器人依据传感器获取的图像信息进行处理，实现对环境的感知和理解。
机器人视觉技术的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机图形学以及图像识别算法的进步，机器人视觉技术得到了快速的发展。
接下来，本文将从机器人视觉技术的主要应用、关键技术以及未来发展趋势等方面进行分析。
1.机器人视觉技术的主要应用机器人视觉技术在各个领域都有广泛的应用，例如智能家居、工业生产以及医疗卫生等。
其中，智能家居领域的智能监控和家庭自动化是典型的应用场景，通过机器人的视觉感知和理解技术，实现对家庭成员和宠物的追踪、识别和行动指引等功能。
在工业生产领域，机器人视觉技术可以实现工业产品的检测、识别和跟踪等功能，提高生产效率和质量。
在医疗卫生领域，机器人视觉技术可以用于手术辅助和康复治疗等方面，提高医疗技术的水平和效率。
2.机器人视觉技术的关键技术机器人视觉技术的关键技术主要包括图像获取、预处理、特征提取和识别等方面。
首先，机器人需要具备高清晰、高精度的图像获取技术，这需要传感器具有高分辨率、高灵敏度等特点。
其次，预处理技术是提高机器人视觉性能的关键环节，包括去噪、图像增强、几何校正等。
第三，特征提取技术是对图像信息进行分析和抽象的重要手段，包括颜色、纹理、边缘等方面的特征。
最后，识别技术是机器人视觉技术的核心，包括分割、分类、目标跟踪等方面，可以实现对目标的自动识别和跟踪。
3.机器人视觉技术的未来发展趋势未来，机器人视觉技术将朝着以下几个方向发展：一是机器人的视觉感知能力将进一步提高，实现更为准确、稳定的目标跟踪和识别；二是机器人视觉技术将与人工智能、大数据等前沿技术相融合，实现更为智能化和自主化的行为表现；三是机器人视觉技术将在应用场景上得到更广泛的应用，如智能交通、安防监控、环境监测等。
机器人视觉导航与定位技术研究
机器人视觉导航与定位技术研究摘要：机器人视觉导航与定位技术是机器人领域的重要研究方向之一。
它利用计算机视觉和图像处理技术，使机器人能够自动感知和理解环境，通过视觉信息进行导航和定位。
本文将深入探讨机器人视觉导航与定位技术的原理、应用和未来发展趋势。
一、引言机器人将在未来的社会和工业中扮演越来越重要的角色。
而机器人的导航和定位是实现其自主行动的关键。
机器人视觉导航与定位技术通过利用摄像头等视觉传感器，使机器人能够感知和理解其周围环境，进而进行定位和导航。
二、机器人视觉导航技术的原理1. 视觉传感器：机器人的视觉导航依赖于视觉传感器，例如摄像头、激光雷达等，用于感知环境中的目标对象。
2. 图像处理：机器人通过对传感器获取的图像进行处理和分析，提取出关键的特征信息，如边缘、颜色等。
3. 视觉特征提取：机器人根据图像处理的结果提取出环境中的关键特征，如标志物、地标等，用于导航和定位。
4. 环境建模：机器人根据获取到的特征信息，构建环境模型，包括地图、障碍物等。
5. 导航规划：机器人利用环境模型和导航算法，规划最优的路径，实现自主导航。
三、机器人视觉定位技术的原理1. 特征匹配：机器人通过对当前环境进行特征提取，并将其与预先建立的地图进行匹配，以确定机器人的位置。
2. 定位算法：机器人通过利用传感器数据和匹配算法，实现对机器人位置的估计和更新。
3. 协同定位：机器人可以通过与其他机器人或外部参考源进行通信，获得更准确的定位信息。
4. 里程计：机器人通过检测车轮的旋转距离和方向变化，估计机器人位置的变化。
5. 惯导技术：机器人结合惯性传感器，如加速度计、陀螺仪等，实现高精度的定位。
四、机器人视觉导航与定位技术的应用1. 家庭机器人：家庭机器人通过视觉导航和定位技术，能够智能地为家庭成员提供服务，如物品搬运、智能巡逻等。
2. 工业机器人：工业机器人可以通过视觉导航和定位技术，实现自动化生产线上的任务，如零件装配、物料搬运等。
机器人视觉导航与定位技术研究
机器人视觉导航与定位技术研究一、引言随着科技的不断推进，机器人技术已然开始普及。
机器人视觉导航与定位技术是机器人领域的一个重要研究方向。
在实际应用中，机器人需要可靠的定位和导航技术，才能更好地完成各种任务。
其中，机器人视觉导航与定位技术的研究是现阶段机器人技术领域尤为重要的一项。
二、机器人定位技术机器人定位技术是机器人技术中的重要组成部分，对实现机器人的各种功能至关重要。
目前，机器人定位技术主要分为激光雷达定位和视觉定位两种。
1、激光雷达定位激光雷达定位是指利用激光雷达器扫描物体来获取三维空间信息，从而实现对机器人精确的定位。
激光雷达定位技术具有高精度、高速度等优点，并且不受光照等因素的干扰。
激光雷达定位技术已经被广泛应用在机器人导航与定位领域，但是激光雷达定位技术价格较高，操作复杂。
2、视觉定位视觉定位是指利用机器视觉技术获取周围环境信息，并通过图像匹配算法实现对机器人的定位。
这种技术相对激光雷达技术而言，具有成本低、灵活性高等优点。
但是，视觉定位的精度受到环境光线、色彩等因素的影响，同时也需要对机器视觉技术有较为深入的理解和掌握。
三、机器人导航技术机器人导航技术是指机器人在已知地图的情况下，实现自主导航到指定目的地的技术。
目前，机器人导航技术主要分为基于激光雷达的导航和基于机器视觉的导航技术。
1、基于激光雷达的导航技术近年来，基于激光雷达的机器人导航技术得以迅速发展。
该技术通过激光雷达扫描物体以及对激光雷达数据进行分析处理，实现机器人自主导航。
激光雷达导航技术具有定位精度高、适应性强等优势，但是需要预先建立好地图，无法对未知环境进行导航。
2、基于机器视觉的导航技术随着机器视觉技术的不断发展，机器人的基于机器视觉的导航技术也越来越受到重视。
该技术需要通过摄像头对周围环境进行实时采集，并利用图像处理技术对数据进行分析处理，然后再通过机器学习算法等手段实现导航。
基于机器视觉的导航技术可以很好地应对未知环境的导航需求，同时也可以通过机器学习不断优化自身的导航效果。
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sin cos - Y0( cos cos + sin sin cos
T =2
( 15)
- X 0( sin sin + cos sin cos
sin sin + cos sin cos
- sin cos + cos sin sin cos ocs - Y0(- sin cos + cos sin sin - Z 0 cos cos
T 61 X 1 OBJ 1 = T 62 X OBJ 2 ( 10)
整得得
AX = XB
( 11)
其中, A =
T
-1 62
T 61, B = OBJ 2
OBJ-1 1
已知, 齐次变换矩阵的左上方 3 3 旋转子矩
阵可等效表示为绕一旋转轴 K 旋转 角, 其计算
方法见文献[ 2] 。为使 A X = XB 的几何表示更清 晰, 将齐次矩阵分解为旋转和平移两部分, 则
用于机器人视觉的相机属于成品相机, 在生 产、安装过程中难免存在误差, 目前机器人视觉应 用中常用的 CCD 相机常存在如下问题: ( 1) 相机 的感光阵列扫描频率和计算机图像处理板扫描频 率存在差异。( 2) 相机镜头存在畸变。( 3) 相机安 装过程中产生偏差, 例如 CCD 阵列中心与光轴不
理系统和 Panaso, 主要研究了其中的 CCD 相机的标定方法, 相机安装位置的求解方法和目 标姿态的 封闭算 法, 并将上述 算法 相结合, 有 效实 现了 PU MA- 560 视觉 定位系统, 为今后的实际应用打下了坚实的基础。 关键词 机器人视觉定位; 相机标定; 目标姿态估计 分类号 T P242
PX 也存在一个自由度。由于相机的安装位置 X
是唯一的, 因此通过两个方程联立, 求出 X 的解。
即:
A 1X = X B1
A 2X = X B2
( 14)
关于 X 的解法及在何种条件下存在唯一解, 文
献[ 2] 中做了详细介绍。
3 目标位置与姿态的估计
估计目标与相机之间的相对位置和姿态是机 器人视觉定位的核心问题, 目前多数文章所采用
分别为相机感光阵列元素的列间距和行间距。则
x d = sx ( xf - cx ) / s
yd = sy ( yf - cy)
( 3)
畸变参数表达式为:
x ( u1, v 1) =
k
u
1(
u
2 1
+
v
2 1
)
y ( u1, v 1) =
kv
1(
u
2 1
+
v 21)
u1 = xd/ f
v1 = yd/f
RA PA 01
RX PX
Rx PX RB PB
= 图 2 棒性
( 12)
01
0 1 01
展开, 有
RAR X = RXR B
R APX + PA = RXPB + PX
( 13)
根据文献[ 2] , 可解齐次变换方程的旋转部分 RA RX = RXRB , 如果其 RA 的等效旋转轴不等于
0 和 , 有通解 R x = Rot ( kA , ) R xp , 即解存在一 个旋转 自由度。可解 齐次变换方程 的平移部分
所谓智能机器人是装备有某些类似于人的感 觉装置, 具有感觉识别、判断功能, 能根据周围环 境的变化, 按规则调整自己适当反应动作的机器 人。在人的众多感觉中, 视觉是人最重要的感觉 能力。机器人视觉被认为是研究智能机器人的一 个重要分支, 视觉定位是机器人视觉最适合的任 务之一, 它可广泛用于工业上的焊 接、装配和搬 运, 空间技术中的交会对接、卫星回收等多种需 要。因此本文对基于 PUMA- 560 机 械手的单相 机机器人视觉定位系统进行了研究和实现。
c i
/
Zcj
,
y0
=
f
Yci /
Z
c i
为相机坐标系没
平面中心, P 1 像点位于像平 面 X 轴正轴。应做 变化时的图像坐标, 则
的变换为: 绕相机坐标轴 y 旋转, 使 P 0 像点位于 像平面 y 轴上, 用 R 表示; 绕相机坐标轴 X 旋 转, 使 P0 像点位于像平面原点, 用 R 表示; 绕相 机坐标轴 Z 旋转, 使 P1 点所成的像位于像平面 x 轴的正轴, 用 Rp 表示, 则 S = R R R 。相机坐 标系发生了变化, 相应的目标在相机坐标系的坐
坐标等于 0、用 R 表示; 绕坐标轴 X 旋转, 使 P 2
的 z 坐标等于 0, x , y 坐标大于 0, 用 R 表示, 则
T = R R R T 0。其中, T 0 的平移分量为 ( - X 0,
- Y 0, - Z0, 1) ,
=
t an-
1(
Y1 X1
-
Y X
0)
0
= tan- 1(
- ( Z1 - Z0)
Fi = ( ( x 0ir 1 + y 0ir 4 + hx ) ( yf i - cy ) sy
- ( x 0ir 2 + y0i r 5 + hy ) ( xf i - cx ) sx / s) 2
( 7)
约束条件为式( 6) 。
( 2) 求解图像平面中心
根据式( 2) , ( 4) 有
x c/ z c =
第6期
张贞子等: 机器人视觉定位系统的研究与 实现
87
的方法都是迭代的, 而在实际应用中, 迭代方法计 算时间较长, 不适合定位的实时性要求, 因此本文 采用了一种基于三次坐标变换的封闭解法。
已知四个共面的特征点可求得目标姿态的唯 一解, 因此本文用四个点的物体坐标和它们对应 的图像坐标来求解目 标与相机的相 对位置和姿 态。设 W = ( X , Y , Z , 1) 表示目标点的物体坐 标, Wc = ( x c, yc , z c , 1) 表示该点在 相机坐标系 上的坐 标, ( x , y ) 表示 该 点的 图 像坐 标, Wc = A W , A 表示相对坐标变换。求解分三个阶段完 成:
u=
f
xc zc
u=
f
yc zc
( 2)
由于 CCD 阵列每行的光敏元件数 N cx 与图像处 理板缓冲器 每行的像素数 N f x 不同, 因而产生了 水平比例因子 s, 它应是 N f x 与 N cx 的比值, 但由 于扫描时间不匹配, 这个值会产生变化, 因此要对
收稿日期: 1997- 03- 18 张贞子, 女 1970 年生, 博士生; 哈尔滨工业大学自动控制系( 150001)
第 29 卷 第 6 期 1997 年 12 月
哈尔滨工业大学学报
JOU RNA L O F HA RBI N I NST IT U T E OF T ECHN OL OGY
V ol. 29, N o. 6 Dec. 1997
机器人视觉定位系统的研究与实现
张贞子 罗 兵
( 自动控制系)
摘 要 视觉定位是机器人视觉的主要研究方 向之一, 本文把 PU MA- 560 机械手、A dept V ision 视觉处
= Y 0, = 0; 如果 - ( X 2 - X 0) sin + ( Y 2 -
Y 0) cos < 0, = +
cos cos
cos sin
- sin
- X 0cos cos - Y 0cos sin + Z0sin
- X 0(- cos sin + sin cos )
- cos sin + sin sin cos cos cos + sin sin sin
得与机械臂相同的 6 个自由度; ( 2) 机械臂的运动
通常用末端的位置和姿态来表示, 安装在末端很
容易找到相机与机械臂的相对变换。
设 T 6 表示机械臂末端相对于其基坐标的变 换, X 表示相机相对于机械 臂末端的变换, OBJ 表示由相机观测到的目标相对于相机坐标系的变
换。
将机械臂从位置 T 61 移到 T 62, 则某固定目 标相对于相机坐标的变换为 O BJ1 和 OBJ2, 机械 臂的位移可获得下述方程:
重合。因此, 要对相机的内部参数进行标定。
设( x 0, y 0, z 0 ) 表示可见点 P 在一个固定参 考坐标系上的坐标, ( x c, y c, z c ) 表示同一点 P 在 相机坐标系上的坐标。相机坐标的原点与光学中
心重合, z c 轴与光轴重合, 图像平面与 x cyc 平面 平行, 图像平面中心是光轴与图像平面的交点, 像 平面与相机坐标原点的距离是 f , f 表示相机镜 头的有效焦长, ( u , v ) 表示图像平面的坐标。
(1) 对物体坐标系进行变换, 使四个目标点在 新坐标系的位置为: P0 为坐标原点, P 1 位于 X 轴 正轴, P2 在 xy 平面的第一区间。应做的变换为: 坐标系平移, 使 P0 在坐标原点, 用 T 0 表示; 绕坐
标轴 z 旋转, 使 P1 点的 y 坐标等于 0, x 坐标大
于 0, 用 R 0 表示; 绕坐标轴 Y 旋转, 使 P 1 点的 Z
( 4)
u/ f = u 1 + x ( u1, v 1)
v / f = v 1 + y ( u 1, v 1)
标定方法如下:
( 1) 确定旋转矩阵 R 和平移向量 T
假设标定点的物体坐 标为( x 0, y 0, 0) , 根据 式( 1) , ( 2) , ( 4) 有
( r 1 x 0 + r 4y 0 + hx ) / ( r 2 x 0 + r 5y 0 + hy ) = x d / y d ( 5)