基于广义Hamilton系统的机械人双目视觉伺服控制器

基于Hamilton的机器人双目视觉伺服控制及观测器设计

实验结果表明，系统能够准确识别和定位不同形状的物体，误差在亚毫米级。
实验2：在不同光照条件下进行识别和定位实验，验证系统的鲁棒性。
通过模拟不同光照条件，实验中系统仍能准确识别和定位目标物体。与实验1相比，系统的鲁棒性得到了验证。
结果讨论与展望
结果讨论
综合实验结果，基于hamilton的机器人双目视觉伺服控制及观测器设计在实验中表现出了较高的准确性和稳定性，验证了算法和系统的有效性。
通过实验验证观测器在机器人双目视觉伺服控制中的性能表现。
分析实验结果，总结观测器的优点和不足，为后续改进提供依据
。
04
基于hamilton的机器人双目视觉伺服控制及观测
器设计的实验验证
实验平台的搭建
• 硬件平台：为保证实验的有效性，选用先进的机器人视觉伺服控制系统硬件平台。 • 工业相机：采用高精度、高分辨率的工业相机，获取高质量的图像。 • 镜头选择：搭配适合实验对象的镜头，确保图像清晰度和视野范围满足要求。 • 机器人：选用具有高精度、快速响应的工业机器人，实现精准控制。 • 软件环境：基于先进的机器视觉和运动控制算法，开发了机器人双目视觉伺服控制系统软件。 • 图像采集与处理：实现实时图像采集与处理，提取感兴趣的目标特征。 • 运动规划与控制：根据目标特征，规划机器人的运动轨迹，实现精准定位和稳定控制。 • 传感器数据融合：结合多传感器数据，提高系统的感知能力和稳定性。
基于Hamilton的机器人双目视觉伺服控制及观测器设计的未来发展还需要进一步加强研究，不断完善和提高机器人的性能和功能，为人类社会的发展做出更大的贡献。
感谢您的观看
THANKS
双目视觉伺服控制结合了双目视觉技术和机器人运动控制理论，利用双目视觉系统的立体视觉原理，获取目标物体的三维信息，并通过计算机对图像信息进行处理和分析，实现机器人的精确运动控制。

双目相机视觉伺服原理

双目相机视觉伺服原理
嘿，朋友们！今天咱来聊聊双目相机视觉伺服原理，这可真是个神奇又有趣的玩意儿！
你看啊，双目相机就像是人的两只眼睛，它能同时观察到同一个物体。

这就好比我们看东西的时候，两只眼睛一起工作，能让我们对物体的位置和形状有更准确的判断。

那视觉伺服呢，就像是给这个“眼睛”加上了聪明的大脑和灵活的手脚。

它能根据相机看到的东西，迅速做出反应，指挥着其他部分去行动。

比如说，让机器人去抓取一个物体，它就能通过双目相机准确地判断出物体的位置、大小、形状等信息，然后指挥机器人的手臂去准确地抓住它。

这是不是很神奇呢？就好像一个武林高手，眼睛一扫，就能立刻知道对手的弱点在哪里，然后迅速出击，一招制胜！双目相机视觉伺服原理不就是这样嘛，它能让机器像武林高手一样厉害。

想象一下，如果没有这个原理，那机器人不就像个没头苍蝇一样乱撞啦？它们怎么能准确地完成各种任务呢？所以说，双目相机视觉 servo原理可太重要啦！
它就像是给机器注入了灵魂，让它们能真正地“看”到这个世界，理解这个世界，然后在这个世界里自由地行动。

这多了不起啊！
而且啊，这个原理的应用可广泛啦！在工业生产中，它能让机器人准确地进行装配、焊接等工作；在医疗领域，它能帮助医生进行更精准的手术；在日常生活中，说不定哪天你就会看到一个机器人根据双目相机视觉伺服原理在为你服务呢！
这可不是开玩笑的哟！随着科技的不断进步，双目相机视觉伺服原理一定会发挥更大的作用，给我们的生活带来更多的惊喜和便利。

所以啊，朋友们，让我们一起期待这个神奇的原理能给我们带来更多美好的变化吧！不用怀疑，未来一定会因为它而更加精彩！。

视觉伺服系统的控制算法及实验研究

视觉伺服系统的控制算法及实验研究
学位论文
视觉伺服系统的控制算法及实验研究
视觉伺服系统的控制算法及实验研究
摘要
通常意义上的传感器所获取到的信息比较单一，不足以应对智能机器人的需求，但是视觉模块能够获取到极其丰富的信息。基于视觉的伺服系统的研究受到机器人开发工作者的青睐，并成为当前国内外机械伺服系统研究领域的热点。
The main study content of this topic is the control algorithm and experimental research of visual servo system, the main object of study is two degrees of freedom mechanical arm platform which based onMPC08SPmovement control card.Purpose of this topic is based on visual feedback as the core to build its closed loop control system for searching and positioning on the target object.
随着我国自动化水平的提高，基于视觉的伺服系统也逐步受到研究人员的青睐。80年代末，清华大学计算机系研制的Eye-in-Hand就是一种典型的“眼一手”系统，该系统由PUMA560机械手、Image Box图像系统、SUN工作站和PC—AT组成，在机械手的顶部有一台摄像机，主要用来观测工作台的全景，在机械手的末端有CCD摄像机和半导体激光发生器，它能完成多种精密的装配任务[1]。
6.1.8 Labview人机界面16

双目视觉SLAM系统的设计与实现

双目视觉SLAM系统的设计与实现引言随着机器人技术的不断普及和发展，机器人具有了越来越多的实用价值。

其中，一种典型的机器人应用就是将机器人部署在深空、海洋等极端环境下进行探测任务。

而这些极端环境往往缺乏有效的人工干预手段，机器人必须依靠自己的感知、决策、规划和控制能力保证任务的顺利完成。

因此，如何让机器人具备自主感知和定位的能力，成为机器人科学研究的重要课题。

本文将主要介绍一种基于双目视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）技术的机器人自主感知与定位方案。

对于这种方案，我们首先需要了解SLAM技术的基本原理和应用场景。

同时，为了保证机器人感知和定位的精度，我们还需关注一些关键技术的细节和实现方法。

因此，本文将主要包括以下几个章节：1. 双目视觉SLAM技术的基本原理和应用场景2. 双目视觉系统的硬件设计与配置3. 立体匹配算法的原理和实现4. SLAM算法的原理和实现5. 结论与展望第一章双目视觉SLAM技术的基本原理和应用场景SLAM技术是指机器人同时通过感知和规划，实现在未知环境中实现自我定位和建立环境地图的过程。

而双目视觉SLAM技术是在SLAM基础上，利用双目视觉技术来实现云台机器人的感知和定位。

在双目视觉SLAM系统中，机器人必须同时采集两个相机的图像，并将这两个图像进行匹配，从而确定机器人在三维空间中的位置和方向。

这个过程中，机器人需要保持自身运动的平稳和稳定，否则匹配结果将产生误差。

在另一方面，为了提高SLAM的精度，机器人还需要感知它所处的环境，并生成精细的3D地图。

这样，机器人才能更加准确地进行自主定位和路径规划。

双目视觉SLAM系统的应用场景十分广泛，例如在探险、环境监测、工业生产等领域都有潜在的应用。

在搜寻失联者时，云台机器人可以使用双目视觉SLAM技术自主探索行动，感知障碍物，寻找失联者。

在无人车自主驾驶领域，双目视觉SLAM技术可以帮助车辆对自身所在的环境进行感知，实现更加精准和安全的行驶。

双目视觉伺服的4DOF机械手臂运动控制

０引言多自由度机械臂和工业机器人越来越多地应用
于生产制造、机械加工、零件分拣及货物搬运等领域，这类机器人通过精确的示教作业，能完成复杂的点到点的动作，极大提高了生产加工效率［１］。然而传统的示教方法在生产环境和被控对象变化时，容易引起目标位置和姿态偏差，进而导致产品加工不合格或机器人任务执行失败［２］。为了保证机器人对生产环境的变化具有适应性，有必要引入目标识别和定位技术实
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｄｅｇｒｅｅ⁃ｏｆ⁃ｆｒｅｅｄｏｍｒｏｂｏｔａｒｍｆａｉｌｅｄｉｎｔｈｅｆｅｔｃｈｉｎｇｔａｓｋｄｕｅｔｏｔｈｅｄｅｖｉ⁃ ａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｐｌａｃｅｍｅｎｔ，ａｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．Ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｔａｓｋｗａｓｔｏｐｌａｃｅｔｈｅｔａｒｇｅｔｏｂｊｅｃｔｏｆｇｒａｂｂｉｎｇｔｈｅｒｅｃｔａｎｇｌｅｃｏｎｔｏｕｒａｔｔｈｅｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｔａｒｇｅｔｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｍａｔｃｈｉｎｇａｎｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｓｐａｔｉａｌｐｏｓｅｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅ４－ＤＯＦｍｅｃｈａｎｉｃａｌａｒｍｈａｒｄｗａｒｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｆｏｒｗａｒｄｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｍｏｄｅｌｏｆｍｅｃｈａｎｉｃａｌａｒｍｗａｓｅｓｔａｂ⁃ ｌｉｓｈｅｄｂｙｕｓｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｄＤ－Ｈｐａｒａｍｅｔｅｒｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｐｏｓｅｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔａｒｍｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｉｎｖｅｒｓｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆｇｒａｂｂｉｎｇａｎｄｐｌａｃｉｎｇｔｈｅｏｂｊｅｃｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔａｒｍｏｆｖｉｓｕａｌｓｅｒｖｏｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｓｔａｂｌｙｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｇｒａｂｂｉｎｇａｎｄｐｌａｃｅｍｅｎｔｔａｓｋｓ，ａｎｄｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｉｓｈｉｇｈ，ｗｈｉｃｈｉｓｏｆｇｒｅａｔｒｅｆｅｒｅｎｃｅｖａｌｕｅｆｏｒｔｈｅｓｔｕｄｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆｉｎ⁃ ｄｕｓｔｒｉａｌｒｏｂｏｔｓｉｎｓｏｒｔｉｎｇａｎｄａｓｓｅｍｂｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎ；ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ；ｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｋｉｎｅｔｉｃｍｏｄｅｌ

一种新的双目立体视觉伺服控制模型及实验研究

由上式可解出
１一
，
也越好。实际系统中，立体视觉系统多采用两个摄像机，本文就是针对双目视觉伺服控制系统进行建
模。
Ｚｆ。Ｂ
１模型推导
该手眼视觉伺服系统采用双目视觉系统，两摄像机平行放置，称为 — 平面与 — 平面。两成像面的水平轴同线，相同，两光轴ｚ、Ｚ１２，并平行与ｘｙ－平面垂直。两镜头中心距离００为，取物点：
程中的有效性、可行性。
关键词：手眼系统；深度信息；双目视觉伺服；机器人运动学中图分类号：Ｔ２Ｐ４文献标识码：ＡＤ：１．９９．ｓ．０７７１．０１０．０ＯＩ０３６￣ｉｎ１０ —９Ｘ２１．３０５ｓ
０引言
使机器人具有视觉，并利用视觉的环境感知功
一
种新的双目立体视觉伺服控制模型及实验研究
李惠光 ’ ，康振波，冷春辉，金。
河北秦皇岛０６０６０４）
梅１邹立颖，２
（．燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛０６０；２山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室，１６０４．燕
步可对目标进行操作，就是所谓的视觉伺服机这
器人 Ⅲ 。机器人视觉伺服系统种类繁多，目前主要
从摄像机的安装位置、摄像机的个数、控制结构、摄像机的参数的确定方式等进行分类。按照摄像机
的安装位置，视觉伺服系统分为手眼系统（ｙ — — Ｅｅｉｎ

基于双目视觉系统的机器人运动控制研究

基于双目视觉系统的机器人运动控制研究随着科技的进步和机器人技术的不断提升，越来越多的机器人开始走进人们的生活中。

机器人可以用于工业制造、军事侦察、医疗护理等多个领域，并有着广泛的应用前景。

机器人的运动控制是机器人技术中的重要组成部分，而基于双目视觉系统的机器人运动控制更是近年来备受关注的研究方向。

双目视觉系统是基于两个视觉传感器(相机)的系统，可以通过对两幅图像的比较，重构出三维物体模型，实现对物体位置、距离等信息的获取。

在机器人运动控制中，双目视觉系统可以帮助机器人识别目标、规划路径、避障等。

同时，通过对机器人控制策略的优化，双目视觉系统可以提高机器人的运动精度和控制效率。

在双目视觉系统中，通过计算两个视觉传感器之间的位置关系，可以获得物体的三维坐标信息。

为了实现更加准确的位置计算，需要通过标定两个相机之间的参数关系，以及标定相机和机器人坐标系之间的位置关系。

在标定过程中，需要考虑多种因素，如相机分辨率、镜头畸变、光线条件等，以提高系统的标定精度。

在机器人的运动控制中，双目视觉系统能够较好地支持目标检测与跟踪。

机器人可以通过双目视觉系统对目标物体进行识别，然后规划运动路径，从而实现针对目标物体的精确操作。

同时，双目视觉系统还可以对机器人周围的环境进行感知，通过障碍物检测以及环境建图等技术，实现机器人的自主导航。

为了实现机器人的自主导航，双目视觉系统需要进行场景识别与建模。

场景建模可以通过从多个视角获取图像信息，对机器人所处环境进行三维重建。

同时，机器人需要对环境中不同物体的距离和方向进行判断，以规划路径和避障。

这就需要将不同物体的识别结果进行处理，并对机器人运动控制提供支持。

基于双目视觉系统的机器人运动控制在很多领域中有着广泛的应用。

在制造业中，双目视觉系统可以被用于机械臂的自动控制、物体采集和分类等任务；在物流行业中，双目视觉系统可以辅助机器人进行货物搬运、排列和分类等；在医疗领域中，双目视觉系统可以帮助机器人进行手术辅助和病人监护等任务。

基于HALCON的双目视觉系统标定

基于HALCON的双目视觉系统标定李哲;项辉宇;韩宝安;黄佳军【摘要】论文对现有的双目视觉标定方法进行论述,阐述了双目视觉系统的原理,深入的介绍了双目视觉系统标定的原理,方法.此外,针对如何使用HALCON软件进行双目标定进行了详细的论述,分析了面阵摄像机的标定过程,该方法简单易行,充分发挥了HALCON的函数库功能,提高了标定精度和计算速度,而且具有良好的跨平台移植性.【期刊名称】《机电产品开发与创新》【年(卷),期】2013(026)003【总页数】3页(P95-97)【关键词】机器视觉;双目视觉;标定Halcon【作者】李哲;项辉宇;韩宝安;黄佳军【作者单位】北京工商大学材料与机械工程学院,北京100048;北京工商大学材料与机械工程学院,北京100048;北京工商大学材料与机械工程学院,北京100048;北京工商大学材料与机械工程学院,北京100048【正文语种】中文【中图分类】TP3170 引言根据标定方式的不同，现有的相机标定方法可以分为传统标定方法、自标定方法和基于主动视觉的标定方法。

传统标定方法是指利用一个尺寸已知的高精度标定物作为空间参照，通过建立标定物某点与其图像点的对应关系，利用相关算法获得相机的内外参数。

此方法的不足在于标定物的制造成本高，其精度直接影响标定结果，而且某些场合下不适合放置标定物。

自标定方法是指不需要标定物，仅利用场景约束或相机运动约束，依靠多幅图像对应点之间的关系进行标定。

但此方法标定精度不高，不合适在精确测量的场合下使用。

基于主动视觉的标定方法是指在己知相机的某些运动信息下标定相机的方法。

虽然此算法简单，鲁棒性较高，但是该方法需要使用高精度主动视觉平台进行相机标定，实验设备昂贵，实验条件要求高，且不适合运动参数未知或无法控制的场合。

因此，在以上标定方法的基础上，本文介绍一种利用HALCON软件的平面圆靶标双目视觉标定方法。

实验证明此方法测量精度高，鲁棒性强，适用范围广。

机器人双目视觉系统的标定与定位算法分析

一、机器人双目视觉系统的标定
（一）单目标定。使用摄像机进行针孔成像的数学模型：一Ａ｛Ｒｑ，在这个公式中，ｓ表示比例常数，Ａ表示摄像机内部的参数，【Ｒｔｌ表示摄像机外部的参数，Ｍ与扇分别表示的是目标点世界坐标与其自身对应的像点像素坐标的极坐标。
三、标定及算法验证实验
将双目标定模板中的黑色方块上的中心点设为计算时的目标点，建立下面的实验验证试验的方法：当系统进行对不同位置的模板进行有效的拍照的过程中，要保持系统之间的一定距离，使用上述实验的计算方法，求解出协调坐标系中的坐标数值ｘ、Ｙ、ｚ。当目标处于竖直状态的时候，假设计算的结果可以满足 ≈ｌ一 ≈ 一一．≈ １５，那么，计算使用的方法就是有效的。
当使用投影法求解公式Ｉ：：＝＝２ ”的时候，虚＝ＡｆＲｑ表示的是焦心与Ｉｎ决定的一条空间射线。公式｛：２２三可以确定两条射线，设交点与共轭点为ｍｌ、ｍ２对应的空间点。但是在实际的制作模型的过程中与测量工作上的失误，使得两者之间出现了不相交的现象，所以就将两条射线都投影到世界坐标系中的ＸＯＺ平面上进行计算的相交点。为何不在另两个平面技术中投影是因为，有可能会出现两条射线的共有线，不能得出准确的结果，当射线的夹角很小的时候，技术的误差反而增大。
在进行双目标定的时候，要使用边长为十毫米，中心距离在十五毫米的方块，组成１１Ｘ１１的方阵，共同组建成标定的模板模型，要拍摄下模板在不同位置、不同姿势的八组照片，要保证两个摄像机之间的距离接近它们在安装时的有效距离数值，才能保证计算得到的数值与实际情况相符合。

基于双目视觉的双臂机器人协调控制方法与制作流程

图片简介:本技术提供了一种基于双目视觉的双臂机器人协调控制方法，所述方法包括：构建双机械臂的数学模型；通过双目视觉获取待加工工件在双机械臂的坐标系中的初始位姿；设定双机械臂组合待加工工件的运动模式；根据双机械臂的数学模型、初始位姿和运动模式控制双机械臂对待加工工件进行组合；实时获取双机械臂在组合过程中受到的作用力并处理；根据处理后的作用力调整双机械臂在组合过程中的位姿。

本技术能够协调控制双机械臂抓取、组合不规则物体，具有较好的实施性和协调性。

技术要求1.一种基于双目视觉的双臂机器人协调控制方法，其特征在于，所述双臂机器人包括双机械臂，所述方法包括：构建所述双机械臂的数学模型；通过双目视觉获取待加工工件在所述双机械臂的坐标系中的初始位姿；设定所述双机械臂组合所述待加工工件的运动模式；根据所述双机械臂的数学模型、所述初始位姿和所述运动模式控制所述双机械臂对所述待加工工件进行组合；实时获取所述双机械臂在组合过程中受到的作用力并处理；根据处理后的所述作用力调整所述双机械臂在组合过程中的位姿。

2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的双臂机器人协调控制方法，其特征在于，构建所述双机械臂的数学模型包括：通过D-H表示法建立所述双机械臂各关节的参考坐标系；确定所述双机械臂的D-H参数；根据所述D-H参数和所述参考坐标系得到所述双机械臂中相邻关节间的相对位置关系。

3.根据权利要求2所述的基于双目视觉的双臂机器人协调控制方法，其特征在于，所述相对位置关系的表达式为：其中，Ai为关节i和i-1之间的相对位置关系，θi为关节i的旋转角，βi为关节i和关节i-1间的扭转角，αi为关节i的长度；di为关节i的偏距。

4.根据权利要求3所述的基于双目视觉的双臂机器人协调控制方法，其特征在于，通过双目视觉获取待加工工件在所述双机械臂的坐标系中的初始位姿包括：通过单目视觉获取在世界坐标系中的所述待加工工件的顶面圆心和底面圆心在像平面上的平面坐标；通过双目视觉根据所述平面坐标得到所述顶面圆心和所述底面圆心在世界坐标系中的三维坐标并计算所述待加工工件的倾斜角度；根据所述三维坐标得到所述顶面圆心和所述底面圆心之间的高度差，以及所述顶面圆心和所述底面圆心在所述像平面上的投影距离；根据所述三维坐标、所述高度差、所述投影距离和所述倾斜角度得到所述待加工工件在所述双机械臂的坐标系中的初始位姿。

基于双目视觉的机械零件位姿检测系统研究

算法实现：使用编程语言实现算法，并进行测试和验证
算法评估：对算法进行评估，比较与其他算法的优劣
测试目的：验证机械零件位姿检测系统的准确性和可靠性
测试环境：实验室和实际生产线
测试方法：对比实验、重复测试和异常测试
测试结果：高准确率和低误差率
相机标定是确定相机内部参数和外部参数的过程，通过标定可以获得相机的高精度模型。
双目立体标定：确定左右相机之间的相对位置和姿态，以及基线距离等参数
优化算法：采用优化算法对标定结果进行优化，提高标定精度
优化算法：采用先进的优化算法，提高标定精度和速度参数调整：根据实际情况调整相机参数和标定板规格，提高标定效果多视角标定：采用多视角标定方法，提高标定结果的稳定性和可靠性实践应用：将双目视觉系统应用于实际生产中，不断优化和改进系统性能
常见的相机标定方法包括张氏标定法、两步法等，这些方法都需要使用已知尺寸和位置的标定板作为参照物。
相机标定的精度直接影响到双目视觉系统的测量精度，因此需要进行高精度的相机标定。
在进行相机标定时，需要注意消除相机的畸变，以提高标定精度和双目视觉系统的测量精度。
相机内参标定：确定相机内部参数，如焦距、光心等相机外参标定：确定相机相对于标定物的位置和姿态
触、低成本
挑战：光照条件、目标遮挡、复杂背景、实
时性
硬件部分：包括双目视觉相机、机械零件、
标定板等
软件部分：包括图像采集、预处理、特征提取、位姿计
算等模块
算法部分：采用基于特征匹配的位姿计算方法，实现机械零件的位姿
检测
应用部分：将位姿检测结果应用于机械零件的自动化装配和质量控制

智能象棋机器人双目视觉系统的研究

智能象棋机器人双目视觉系统的研究近年来，智能机器人技术取得了长足的发展，其中智能象棋机器人成为了研究的热点之一。

作为一项复杂的智能游戏，象棋在人机对弈中对机器视觉系统的要求较高，因此双目视觉系统成为了研究的重点。

双目视觉系统是通过模拟人类双眼观察物体的方式来获取三维信息的系统。

在智能象棋机器人中，双目视觉系统可以实现对棋盘、棋子等物体的识别和定位，为机器人制定合理的下棋策略提供重要依据。

首先，双目视觉系统需要进行图像采集与处理。

通过摄像头采集到的双目图像，可以通过图像处理算法进行去噪、边缘提取等预处理操作，提高图像质量。

然后，通过立体匹配算法可以获取到左右两个摄像头之间的视差信息，从而计算出物体的三维位置。

其次，双目视觉系统需要进行棋盘与棋子的识别。

通过图像处理算法，可以将棋盘与棋子从背景中分割出来，并提取出其特征。

通过特征匹配算法，可以将每个棋子与其对应的象棋棋子进行匹配，从而确定其位置和名称。

通过识别棋盘上的棋子，机器人可以实时更新棋局，并计算出合适的下棋策略。

最后，双目视觉系统需要进行运动规划与控制。

通过分析棋局，机器人可以根据当前的局势和对手的策略，制定出合理的下棋计划。

在下棋过程中，机器人需要进行准确的位置控制和力度控制，以保证棋子的准确移动和下棋的准确性。

综上所述，智能象棋机器人双目视觉系统的研究对于提高机器人下棋的智能化水平具有重要意义。

通过双目视觉系统的应用，机器人可以实现对棋盘、棋子的实时识别和定位，为下棋策略的制定提供准确的数据支持。

相信随着技术的不断进步，智能象棋机器人将在未来的发展中发挥越来越重要的作用，为人类带来更多的乐趣和智慧。

基于图像的双目视觉伺服机器人控制系统仿真

基于图像的双目视觉伺服机器人控制系统仿真
樊俊敏
【期刊名称】《山西冶金》
【年(卷),期】2006(000)004
【摘要】通过对运用一种新算法的双目视觉伺服系统的仿真,分析了该系统的主要优势以及所采用新算法弥补传统方法缺陷的一些特点.
【总页数】3页(P16-18)
【作者】樊俊敏
【作者单位】山西太钢不锈钢股份有限公司,自动化公司,山西,太原,030003
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6+2
【相关文献】
1.视觉伺服除草机器人控制系统研究 [J], 张师萌;梁晓妍;尹金豪;曾子悦;李宁
2.基于图像的SCARA机器人的视觉伺服系统仿真 [J], 白龙;杜向党;张宇;贺天鹏
3.基于图像的PUMA560机器人视觉伺服系统仿真 [J], 宗晓萍;淮小利;王培光
4.基于图像的机器人视觉伺服系统仿真 [J], 钟金明;徐刚;张海波
5.基于动力学不确定性的视觉伺服机器人控制 [J], 陈集思
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基于双目视觉的机器人视觉伺服研究

河北大学硕士学位论文基于双目视觉的机器人视觉伺服研究姓名：董辉申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：王洪瑞20100501摘要随着工业自动化的发展，生产与加工的自动化程度越来越高，机器人视觉技术在自动化生产中也变得越来越重要。

双目立体视觉技术是机器人视觉领域的一个重要课题，是智能机器人的重要标志。

在查阅大量资料的基础上，本文重点对双目立体视觉的基本理论、方法和相关技术进行了系统研究；并在此基础上建立了一套视觉伺服控制机器人系统，在此系统上可以开展机器人视觉伺服控制理论及技术的研究，具体工作包括以下几个方面:1、根据本文的研究目的和实际具有的设备环境，应用Bumblebee2双目相机、高精度X-Y平台、工控机、松下的MSDA043A1A交流伺服电机驱动器等搭建了双目立体视觉伺服系统。

2、利用中值滤波和阈值分割的方法提取出目标特征，为三维重建提供了图像特征点的像素坐标数据。

3、三维重建是双目立体视觉的最终目的，本文主要利用左右两幅图像的匹配点以及所求得的投影矩阵，对目标点进行三维空间坐标重建。

4、利用面向对象设计与实现技术，选择C++语言与VC++开发环境，开发了图像采集、图像目标提取、三维重建以及机器人控制软件，实现对操作平台上的运动目标进行跟踪、捕捉或接取等任务。

本文在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV编程实现了系统的功能。

完成了实时处理系统的算法设计。

试验结果说明本系统能够实时捕捉到单个运动目标的三维运动信息，可为后续功能的开发打下坚实的基础。

关键词双目立体视觉X-Y平台阈值分割立体匹配三维重建AbstractWith the development of the industry automation, and the improvement of the automation level of production, the robot vision becomes more and more important in the automatic production. Binocular stereo vision technology is an important subject in the field of robot visions,and it is also the important symbol of the intelligent robots.By referring to a great deal of the information available,binocular stereo vision’ basic theory, method and related techniques have been discussed in this paper, and based on which, a robot visual serving control system is constructed,in this system the visual servo control theory and technology research can be carried out. The main work in this paper is summarized as follows:(1) According to the aim and the device possessed, using the Bumblebee2 binocular camera, X-Y platform, IPC and the MSDA043A1A Panasonic AC servo motor drive to construct the binocular stereo vision system.(2) Using median filter and threshold to extract the target feature, and provide the pixel coordinates for stereo matching.(3)The final purpose of binocular stereo vision is 3D reconstruction. The target point can be reconstructed by using the matching points of left and right image and projection matrix.(4) Adopting object-oriented design and realized technology; selecting C++ language and Visual C++ development environment, this paper develops related software including image capture, target extract, 3D reconstruction and robot control system, the mission that track, capture or access the moving targets is implemented on the platform.Visual C++ environment and OpenCV tools are used. The design of algorithms and hardware has been achieved in this paper. The experiments show that the system can capture real-time three-dimensional motion information of single moving object. It is the foundation of other function of the robot.Key words binocular stereo vision X-Y platform threshold value to break up stereo matching 3-dimensional reconstruction第1章绪论第1章绪论1.1课题研究的背景和意义人类感知客观世界主要通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官。

基于双目立体视觉及机械手精确定位系统

基于双目立体视觉的机械手精确定位系统双目立体视觉导读：摘要：在机械手执行任务的过程中，控制机械手定位到目标位置是一个非常关键的问题。

本文提出了一种基于双目立体视觉的机械手自动定位系统设计方法，由双目立体视觉系统根据目标物的二维图像计算出目标物的三维坐...摘要：在机械手执行任务的过程中，控制机械手定位到目标位置是一个非常关键的问题。

本文提出了一种基于双目立体视觉的机械手自动定位系统设计方法，由双目立体视觉系统根据目标物的二维图像计算出目标物的三维坐标，然后根据此三维坐标去控制机械手自动运动到目标位置。

实验表明该系统能提高排爆机器人机械手的易操作性，大大提高了机械手的性能。

关键词：双目立体视觉, 标定, 运动控制The target positioning system of a manipulator based on binocular stereo visionWang Wei , LuoFei, Jiang Liangzhong, Qi HengnianAbstract: Target Positioning is very important for a manipulator, whic h implies to control the manipulator moving to the position of a ta rget. This paper proposes the design of an automatically target posit ioning system based on binocular stereo vision technical, where the 3 D coordinate of a target is acquired through the binocular stereo vi sion subsystem, then the manipulator will be controlled to perform au tomatically target positioning according to the 3D coordinate acquired. The experiment result showed that this system have extended the abi lity of a manipulator greatly.Key Words: Binocular stereo vision, Camera calibration, Motion control 机器人技术是涉及机械学、传感器技术、驱动技术、控制技术、通信技术和计算机技术的一门综合性高新技术，既是光机电一体化的重要基础，又是光机电一体化技术的典型代表，它是多学科科技革命的必然结果。