机器人插件作业的视觉导引方法研究
工业机器人视觉引导系统设计
工业机器人视觉引导系统设计随着现代工业的发展，工业机器人在生产线上扮演着越来越重要的角色。
工业机器人的自动化以及高精度操作需求对其视觉引导系统的设计提出了更高的要求。
本文将探讨工业机器人视觉引导系统的设计原理、关键技术以及相关应用。
一、设计原理：工业机器人视觉引导系统是指利用计算机视觉技术，通过相机和图像处理算法对机器人进行引导和定位的系统。
其设计原理可以分为两个主要部分：图像采集和图像处理。
1. 图像采集：图像采集是工业机器人视觉引导系统的基础，主要通过相机获取现场图像。
相机的选择应根据具体应用场景和要求进行，包括分辨率、帧率、焦距等参数的考虑。
同时，还需考虑相机的安装位置、视野范围等因素，以保证采集到的图像满足后续图像处理的需求。
2. 图像处理：图像处理是工业机器人视觉引导系统的核心，通过对采集到的图像进行处理和分析，提取出所需的信息。
常见的图像处理技术包括边缘检测、图像分割、目标识别与定位等。
二、关键技术：1. 边缘检测：边缘检测是图像处理的基本技术，通过检测出图像中物体的边缘轮廓，为后续目标识别和定位提供基础。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
2. 图像分割：图像分割是将图像划分成若干个连通区域的过程，可以将不同的物体分割开来，以便进行后续的目标识别和定位。
常见的图像分割算法有阈值分割、区域生长法等。
3. 目标识别与定位：目标识别与定位是工业机器人视觉引导系统的关键技术，通过对图像中的目标进行识别和定位，从而实现机器人的引导和操作。
常见的目标识别与定位算法有模板匹配法、特征匹配法等。
三、相关应用：1. 自动装配：工业机器人视觉引导系统在自动装配过程中发挥着重要作用。
通过对图像中的零件进行识别和定位，机器人可以准确地进行零件的抓取和装配操作，提高生产线的效率和精度。
2. 检测和质检：工业机器人视觉引导系统可以用于对产品的表面缺陷、尺寸偏差等进行检测和质检。
通过对图像中的产品进行分析，机器人可以及时发现问题并做出相应的处理，确保产品质量。
机器人视觉导航技术的研究与应用
机器人视觉导航技术的研究与应用第一章介绍机器人视觉导航技术的背景和意义随着人工智能和机器人技术的飞速发展，机器人越来越多地应用于各个领域，如工业生产、医疗服务、农业等。
而机器人的导航能力是实现其自主工作的重要基础，而视觉导航技术则是其中最为重要的方法之一。
本章将简要介绍机器人视觉导航技术的研究背景和应用意义，为后续章节的具体内容做铺垫。
第二章机器人视觉导航技术的基本原理机器人视觉导航技术的核心是通过摄像头等传感器感知环境，并将感知到的信息进行处理和分析，从而帮助机器人判断自身的位置和姿态以及周围环境情况。
本章将介绍机器人视觉导航技术的基本原理，包括图像识别、目标跟踪、地标识别等关键技术。
第三章机器人视觉导航技术的研究方法和算法机器人视觉导航技术是一门综合性的学科，其中涉及到众多的研究方法和算法。
本章将重点介绍机器人视觉导航技术的常用研究方法和算法，包括特征提取与描述、图像匹配和跟踪、三维重建等关键技术，为后续章节的应用案例做准备。
第四章机器人视觉导航在工业生产中的应用在工业生产领域，机器人的导航能力对于提高生产效率和质量至关重要。
本章将以工业生产为例，介绍机器人视觉导航技术在工厂自动化、零件装配、物料搬运等环节的应用，并重点阐述其中的技术挑战和解决方案。
第五章机器人视觉导航在医疗服务中的应用在医疗服务领域，机器人的导航能力可以帮助医生进行精确的手术操作、辅助病人运动恢复等工作。
本章将以医疗服务为例，介绍机器人视觉导航技术在手术机器人、康复机器人等领域的应用，并探讨其中的技术挑战和前景。
第六章机器人视觉导航在农业领域的应用在农业领域，机器人的导航能力可以帮助农民实现精准农业、自动化种植等目标。
本章将以农业领域为例，介绍机器人视觉导航技术在农田测绘、农作物识别、无人农机等方面的应用，并展望其在农业现代化中的潜力。
第七章机器人视觉导航技术的挑战和发展趋势本章将总结机器人视觉导航技术的研究现状和挑战，并展望其未来的发展趋势。
机器人视觉测控技术的研究进展
机器人视觉测控技术的研究进展在当今科技飞速发展的时代，机器人视觉测控技术作为一项关键的前沿技术，正日益展现出其巨大的潜力和广泛的应用前景。
这项技术使得机器人能够像人类一样通过“眼睛”感知和理解周围的世界，并在此基础上进行精确的测量和控制，从而实现各种复杂的任务。
机器人视觉测控技术的核心在于让机器人能够获取、处理和分析视觉信息。
这就好比给机器人装上了一双敏锐的“眼睛”，使其能够识别物体的形状、颜色、大小和位置等特征。
为了实现这一目标，需要一系列的硬件设备和软件算法协同工作。
在硬件方面，高分辨率的摄像头是关键组件之一。
这些摄像头能够捕捉到清晰、准确的图像，为后续的处理提供优质的原始数据。
此外，照明系统的设计也至关重要，合适的光照条件可以增强图像的对比度和清晰度，有助于提高物体识别的准确性。
在软件算法方面，图像处理技术是基础。
通过对采集到的图像进行去噪、增强、分割等操作，提取出有用的信息。
特征提取算法则能够从图像中识别出关键的特征点，如边缘、角点等，这些特征对于物体的识别和定位非常重要。
目标检测与识别是机器人视觉测控技术的重要应用之一。
通过训练模型，机器人能够识别出不同的物体，并确定它们在空间中的位置和姿态。
这在工业生产中具有广泛的应用，例如在自动化装配线上，机器人可以准确地抓取和装配零件。
在测量方面，机器人视觉可以实现高精度的尺寸测量和三维建模。
通过多视角的图像采集和处理，能够构建出物体的三维模型，从而获取物体的详细尺寸和形状信息。
这对于质量检测、逆向工程等领域具有重要意义。
在控制方面，机器人视觉测控技术能够实现实时的反馈控制。
例如，在机器人的运动控制中，通过视觉系统实时监测机器人的位置和姿态，与预设的轨迹进行对比，及时调整控制参数，确保机器人的运动精度和稳定性。
近年来，深度学习技术的发展为机器人视觉测控技术带来了新的突破。
基于深度学习的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），在图像识别和目标检测方面取得了显著的成果。
基于ROS的机器人视觉导航系统研究
基于ROS的机器人视觉导航系统研究现代科技的快速发展，给人们的生活带来了极大的方便。
机器人技术也是其中的一个重要方面，它不仅改变了人们的生活方式，还为各个行业提供了丰富的选择。
在机器人中，机器人的视觉导航系统是非常关键的，因为它可以将机器人有效地引导到指定的地点，实现各种任务。
本文将着重介绍基于ROS的机器人视觉导航系统的研究。
一、ROS机器人系统介绍ROS（Robot Operating System）是一个用于机器人应用程序开发的开源软件框架，它提供了一系列的工具和库，可以使机器人快速、安全、稳定地运行。
ROS的主要特点是分布式架构和模块化设计，可以将一个复杂的系统分解成多个可重用的模块。
ROS 节点：ROS系统中的一个进程，可以与其他节点通信。
ROS消息：用于节点之间传递信息的数据格式。
ROS主题：用于节点之间传递消息的通道。
ROS服务：一种在节点之间进行直接通信的机制，用于调用特定功能。
二、机器人视觉导航系统概述机器人视觉导航系统是一种利用摄像头或激光雷达等传感器，对环境进行三维建模，实现自主移动和定位的智能系统。
机器人在导航时需要实时感知环境，并对环境进行建模与分析，不断更新自身的位置与姿态。
视觉导航系统主要分为三个模块：感知、定位与规划。
其中，感知模块负责采集环境信息，包括图像和深度数据等；定位模块负责确定机器人在环境中的位置和姿态，并不断更新；规划模块负责根据环境地图和机器人位置，生成可行的路径和动作。
三、ROS机器人视觉导航系统的设计ROS机器人视觉导航系统涉及到多个模块，需要结合多种技术和算法，并进行有效的集成。
因此，在设计ROS机器人视觉导航系统时，需要考虑以下几个方面：1.摄像头和激光雷达的选择摄像头和激光雷达是感知模块的核心设备，需要根据具体应用场景的不同选择合适的设备。
一般而言，使用深度相机能够获得更加精确的深度信息，而使用激光雷达能够获取更远距离的距离数据。
在选择设备时，需要综合考虑系统性能和成本等因素。
机器人视觉引导系统设计与实现
机器人视觉引导系统设计与实现随着科技的飞跃发展，机械制造业、智能电子等领域的需求也在飞速增长。
机器人成为了其中的一种重要设备，并在日常生产和生活中得到广泛应用。
与此同时，伴随着机器人的普及，机器人视觉引导系统的需求也日渐突出。
本文将介绍机器人视觉引导系统的设计和实现，为读者提供值得借鉴的思路。
一、机器人视觉引导系统的概述机器人视觉引导系统是指利用摄像头及其他传感器获取现场信息，通过图像处理和分析技术来控制机器人运动，完成目标任务的系统。
一般机器人视觉引导系统包括四个模块：图像采集模块、图像处理模块、控制算法及执行器模块和人机界面模块。
图像采集模块：主要由摄像头或激光光电传感器等组成，负责对现场环境进行监控和信息采集，将采集到的信息上传至图像处理模块。
图像处理模块：负责对采集的图像进行处理和分析，以提供足够的信息供控制算法和执行器模块使用。
控制算法及执行器模块：是机器人视觉引导系统的核心部分，通过对图像信息进行判断，控制执行器模块进行相应行动。
执行器模块一般由电动机、伺服系统等组成。
人机界面模块：为用户提供机器人的操作界面，用户通过该模块可以对机器人视觉引导系统进行控制、监控、信息反馈等。
二、机器人视觉引导系统的设计思路1、图像采集模块的设计思路图像采集模块在机器人视觉引导系统中的作用极为重要，直接影响后续图像处理模块和控制算法及执行器模块的性能。
因此，在设计过程中应预估好所需的图像质量和数据流量，选定合适的摄像头或激光光电传感器，并确定好其放置位置和角度，以保证图像质量和拍摄范围的完整性。
2、图像处理模块的设计思路图像处理模块是机器人视觉引导系统的“大脑”，对采集的图像进行处理和分析，为后续控制算法和执行器模块提供关键性信息。
图像处理模块设计的核心是选定合适的算法，可根据具体需求选择较为常见的算法如卷积神经网络CNN、支持向量机SVM等，也可根据具体情况选择其他算法或进行算法创新；此外，为提高算法运行效率和稳定性，可采用图像预处理如降噪、均衡化、滤波等操作。
机器人视觉导航及路径规划研究
机器人视觉导航及路径规划研究一、引言机器人的发展给我们的生活带来了许多便利和惊喜，其中机器人的视觉导航和路径规划技术是影响机器人性能的重要因素之一。
视觉导航（Visual Navigation）是指利用机器视觉技术，通过对环境中的图像进行处理和分析，使机器人在复杂和未知的环境中自主地进行导航。
路径规划（Path Planning）是指根据机器人的起点和终点，并考虑到障碍物和机器人的运动能力，规划一条有效和安全的行动轨迹。
二、机器人视觉导航技术1.机器视觉技术机器视觉技术是指让机器具有人眼类似的能力去理解和分析图像的过程。
它包括图像预处理、特征提取、视觉匹配等过程。
其中，图像预处理是一项基础性工作，通过消除噪点、增强图像对比度等方式，使图像更加易于理解和处理。
而特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘线、角点等。
视觉匹配则是将特征进行匹配，确定图像的位置和姿态。
2.基于视觉的定位与导航基于视觉的定位与导航是通过机器人对环境进行感知，利用视觉传感器获取环境信息，然后根据机器人运动模型和环境信息，计算机器人在场景中的位置和姿态。
而视觉导航则是将定位和导航技术结合起来，实现机器人在环境中的有效移动。
基于视觉的定位和导航已经广泛应用于室内和室外的自主导航场景中，如机器人巡逻、仓库巡视等。
三、机器人路径规划技术1.路径规划目标和评价指标机器人路径规划的目标是在保证安全和达到目标点的前提下，规划一条最短或最优的路径。
对于路径优化问题，通常采用评价指标来衡量路径好坏。
主要包括路径长度、路径可行性、路径平滑度等。
2.机器人路径规划算法（1）全局路径规划全局路径规划是指在机器人起点和目标点的基础上，根据环境信息和规划目标，采用优化算法生成一条全局路径。
常用算法包括A*算法、Dijkstra算法、最小生成树算法等。
（2）局部路径规划局部路径规划是指在机器人移动过程中，计算机器人在接下来一段时间内行进的最佳路径。
机器人自主导航方法及应用综述
机器人自主导航方法及应用综述概述机器人的自主导航是指机器人能够在未知或多变的环境中自主地规划路径并实现导航的能力。
这是机器人领域的一个重要研究方向，也是实现智能机器人的关键一环。
本文将对机器人自主导航的方法及应用进行综述。
一、基于传感器的导航方法基于传感器的导航方法是机器人自主导航中常用的方法之一。
该方法通过机器人搭载各种传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，获取周围环境的信息，并根据信息进行路径规划和导航。
1.1 激光雷达导航激光雷达是一种能够通过发射激光束并测量反射回来的信号来感知环境的传感器。
机器人通过激光雷达扫描周围环境，获取环境中物体的距离和方位等信息，并根据这些信息进行路径规划和导航。
激光雷达导航方法在室内环境中表现出较高的精度和可靠性，广泛应用于仓储、清洁等机器人领域。
1.2 视觉导航视觉导航是机器人自主导航中另一种常用方法。
机器人搭载摄像头，并通过图像处理算法对摄像头捕捉到的图像进行分析和识别。
通过识别环境中的特征物体、路标或者地标，机器人可以计算出自身位置并进行路径规划和导航。
视觉导航方法在室外环境或者需要特定标志的室内环境中具有广泛的应用潜力。
二、基于地图的导航方法基于地图的导航方法是另一种常用的机器人自主导航方法。
该方法通过预先构建环境地图，并将地图与机器人的传感器数据进行对比，从而实现机器人的路径规划和导航。
2.1 基于占据地图的导航占据地图是一种常用的环境地图表示方法。
它通过将环境划分为一系列小的网格单元，每个单元表示一个可达或不可达状态，进而构建出环境的地图。
机器人在导航过程中通过传感器数据更新这个地图，并根据地图信息进行路径规划和导航。
2.2 基于拓扑地图的导航拓扑地图是另一种环境地图表示方法。
它通过识别环境中的关键地点和连接关系，构建出地图的拓扑结构。
机器人在导航过程中，通过判断当前所在地点和目标地点之间的关系，从而确定下一步的导航目标。
拓扑地图导航方法在大规模环境中表现出较高的效率和鲁棒性。
机器人视觉导航系统的设计与实现
机器人视觉导航系统的设计与实现一、导言近年来，机器人技术的快速发展，为人们带来了更多的便利和创新。
机器人替代人工以及协助人类完成一系列工作的想法也逐渐变成现实。
然而，机器人必须具备感知环境以及做出正确的反应的能力，这就要求机器人必须拥有视觉导航系统作为其最基本的感知模块。
本文就是对机器人视觉导航系统的设计和实现进行详细的阐述，为机器人的研究和实践提供可行的灵感以及理论指导。
二、机器人视觉导航系统设计2.1 机器人感知模式机器人感知模式是机器人视觉导航系统的关键部分之一。
在现实环境中，机器人必须能够感知自己所处的环境。
机器人的感知模式分为主动感知和被动感知两种方式。
主动感知机器人是指可以通过发射光线或电磁波等方式来获取它所处环境的信息；被动感知机器人则通过接受环境向其传递的信息来感知周围环境。
其中，被动感知模式是机器人视觉导航系统中主要的感知模式之一。
机器人通过搭载摄像头或者激光雷达等设备感知周围环境，从而获得环境信息，实现导航功能。
2.2 机器人定位模式机器人定位模式是机器人视觉导航系统的又一个重要组成部分。
本质上，机器人定位模式也是一种感知模式，该模式用来描述机器人在某一时刻自己所处的位置以及朝向。
机器人定位主要分为二维定位和三维定位。
2.3 机器人导航模式机器人导航模式是机器人视觉导航系统中的运动控制模式。
该模式用来描述机器人如何移动并实现自主导航。
机器人导航分为局部导航和全局导航两种方式。
局部导航主要解决机器人如何避开障碍物并实现精确的位置调整，全局导航则主要解决机器人如何规划一条合适的路径来达到目标点。
三、机器人视觉导航系统的实现三、 1 基于激光雷达的SLAM实现SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）在机器人相关研究领域中扮演着重要的角色。
其思想是在机器人在未知环境下，同时定位自己的位置并绘制出周围环境的地图。
SLAM常使用激光雷达和摄像头等装置作为主要的感知模式。
基于目标检测的移动机器人视觉导航研究与应用
基于目标检测的移动机器人视觉导航研究与应用随着人工智能技术的不断发展，移动机器人在不同领域的使用也越来越广泛。
其中，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在工业、医疗、家庭服务等多个领域都有着广泛的应用前景。
一、基本原理基于目标检测的移动机器人视觉导航技术主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：移动机器人通过搭载相机等设备采集环境中的图像信息。
2. 物体检测：采集到的图像数据通过目标检测算法，对环境中的物体进行识别和分类。
3. 地图构建：通过物体检测算法识别出的物体信息，建立环境地图。
4. 路线规划：机器人通过对地图的分析，规划最优路径。
5. 智能控制：移动机器人根据设定的路线进行智能控制，实现对目标的导航和追踪。
二、技术应用基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在许多领域都有着广泛的应用，以下是其中几个具体的案例。
1. 工业领域在工业场景中，可以通过部署移动机器人，对产品进行自动化检测和分类。
通过视觉导航技术，可以对机器人进行自主导航和路径规划，减少因操作人员失误而导致的质量问题。
2. 医疗领域在医疗场景中，移动机器人可以协助医护人员进行各种任务，如搬运药品、检测病人体温等。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地寻找目标物品或者运送目标物品到指定地点，减轻医护人员的工作负担。
3. 家庭服务领域在家庭服务场景中，移动机器人可以实现自动化的清洁和家庭物品搬运等任务。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地识别居住环境中的各种物品，快速准确地定位和导航到目标位置。
三、发展趋势随着研究的不断深入，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术也在不断发展。
以下是未来几年该技术可能会朝着的方向。
1. 多模态教学在加强数据标注的基础上，将多种传感器融合到一起，使机器人可以锐利地感知周围环境，快速实现自主导航。
同时将模型迁移式学习进行深度学习。
这种模型不仅可以从标注数据中学习，还可以从通过合成技术生成的数据中进行学习。
2. 自适应机器人导航移动机器人在不同环境中的导航任务有着不同的要求，因此，未来的开发重点将主要是提高机器人在不同环境中的通用性和自适应性。
机器人视觉导航系统中的定位与建图研究
机器人视觉导航系统中的定位与建图研究随着人工智能技术的发展，机器人在日常生活和工业生产中的应用越来越广泛。
机器人的视觉导航系统是其中的重要组成部分，它能够通过视觉感知环境，实现精准定位和建图，从而使机器人能够在复杂的环境中自主导航。
本文将对机器人视觉导航系统中的定位与建图进行研究与探讨。
一、定位技术在机器人视觉导航系统中的应用定位是机器人导航系统中的基础问题，它确定机器人在环境中的准确位置和方向，是后续导航和建图任务的前提。
在机器人视觉导航系统中，常用的定位技术包括视觉标记定位、视觉里程计和地图匹配等。
1. 视觉标记定位：视觉标记定位是一种常见的室内机器人定位技术。
通过在环境中布置特定的二维码或符号标记，机器人可以通过识别这些标记来确定自身的位置和方向。
这种方法简单易行，但需要提前布置标记并保证标记的可视性，适用于较小范围的室内环境。
2. 视觉里程计：视觉里程计是使用机器人的摄像头对环境中的特征进行识别和跟踪，利用机器人行进过程中所观测到的移动信息计算机器人的位姿变化。
通过对连续帧之间的特征点匹配和运动估计，可以实现对机器人位置的实时更新。
然而，视觉里程计容易受到环境变化和传感器误差的影响，导致累积误差的问题，需要引入其他定位方法进行辅助。
3. 地图匹配：地图匹配是一种将机器人观测到的环境特征与预先建立的地图进行匹配的方法。
通过将机器人感知到的地标或特征点与地图中存储的信息进行匹配，可以确定机器人的位置和方向。
地图匹配方法能够克服视觉里程计的累积误差问题，但对于大范围、复杂环境的定位需要耗费较大的计算资源和存储空间。
二、建图技术在机器人视觉导航系统中的应用建图是指机器人通过感知环境并提取特征信息，将其转化为地图的过程。
机器人视觉导航系统中的建图技术能够为机器人提供精确的环境模型，用于路径规划和避障等任务。
1. 视觉SLAM：视觉同步定位与建图（Visual SLAM）是一种通过机器人的摄像头实时感知环境并同时进行定位和建图的技术。
工业自动化中的机器人视觉导航与控制
工业自动化中的机器人视觉导航与控制一、机器人视觉导航在工业自动化中的应用随着工业自动化的发展，机器人在各个生产环节中起到了举足轻重的作用。
机器人视觉导航技术作为其中的重要组成部分，为机器人的自主定位、路径规划和控制提供了关键支持。
本文将从机器人视觉导航的基本原理、应用案例以及未来发展趋势三个方面来探讨其在工业自动化中的重要性。
1. 机器人视觉导航的基本原理机器人视觉导航是指利用摄像头等视觉传感器获取环境信息，并根据该信息进行自主的导航和控制。
其基本原理主要包括：（1）图像采集：机器人通过搭载摄像头等传感器设备，实时获取工作环境的图像信息；（2）图像处理：通过对采集到的图像进行处理，提取出目标物体的特征信息，如颜色、形状等；（3）目标识别：利用图像处理技术对目标物体进行识别和分类；（4）定位与导航：根据目标物体的识别结果，结合机器人的自身定位功能，实现自主的路径规划和导航。
2. 机器人视觉导航的应用案例机器人视觉导航在工业自动化领域有着广泛的应用，以下将介绍几个典型案例：（1）物料搬运：机器人在仓库中凭借视觉导航技术，能够根据环境中摆放的货物进行路径规划和搬运操作，从而提高仓储物流的效率；（2）装配生产：机器人视觉导航能够识别工作台上的零部件，并根据装配工艺要求进行自动化的装配操作，极大地提高了生产线的生产效率；（3）质检检测：通过机器人视觉导航技术，可以实现对产品进行快速而准确的质检检测，提高了产品的质量稳定性；（4）智能导引：在物流仓库中，机器人利用视觉导航技术可以根据路径规划和避障算法，自动引导运输车辆前往目标位置，降低了人工导航的成本和风险。
3. 机器人视觉导航的未来发展趋势机器人视觉导航技术在工业自动化中的应用前景广阔，未来的发展趋势主要有以下几个方面：（1）深度学习与图像识别：随着深度学习技术的不断成熟，机器人视觉导航能够更准确地识别和分类目标物体，实现更智能化的导航；（2）多传感器融合：将视觉导航技术与其他传感器相结合，如激光雷达、超声波传感器等，能够提供更全面、精准的环境信息，提高机器人的导航精度；（3）实时性与效率：通过优化算法和硬件设备，提高机器人视觉导航的实时性和效率，使其能够在复杂环境下进行快速响应和准确导航。
机器人视觉系统设计技术手册
机器人视觉系统设计技术手册1. 引言机器人视觉系统是现代机器人技术中的核心组成部分，它使得机器人能够感知和理解环境，并基于此做出决策和执行任务。
本手册旨在介绍机器人视觉系统的设计技术，包括其原理、功能和实际应用方面的知识。
2. 视觉系统基本原理2.1 光学传感器机器人视觉系统通过光学传感器来获取环境中的光线信息。
光学传感器的种类包括摄像头、激光雷达等，它们能够将光线转换为数字信号，供机器人系统处理和分析。
2.2 图像处理机器人视觉系统通过图像处理技术对光学传感器获取的图像进行分析和提取特征。
图像处理的主要步骤包括图像去噪、边缘检测、图像增强等，通过这些步骤，机器人可以得到更清晰、更有用的图像信息。
2.3 特征提取和目标识别特征提取是机器人视觉系统的重要环节，它能够从图像中提取出有用的目标信息。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
目标识别则是根据提取到的特征来确定目标的类别和位置。
2.4 三维重建和定位机器人视觉系统可以通过三维重建技术将获取的二维图像转化为三维空间中的模型。
同时，机器人可以通过定位算法确定自身在空间中的位置和姿态，从而更好地与环境进行交互和运动规划。
3. 视觉系统功能3.1 目标检测和跟踪机器人视觉系统可以实时检测和跟踪环境中的目标物体。
通过目标检测和跟踪，机器人可以实现对特定物体的追踪和定位，为后续的任务执行做好准备。
3.2 环境建模机器人视觉系统可以通过获取的图像和三维模型来建立环境的模型。
这使得机器人能够对环境进行理解和规划，例如避障、路径规划等。
3.3 视觉导航机器人视觉系统可以辅助机器人进行导航和定位。
利用环境地图和定位信息，机器人能够实现精确的导航和运动控制，以完成各类任务。
3.4 视觉交互机器人视觉系统可以实现与人类的交互。
例如，通过人脸识别技术，机器人可以识别人类的表情和动作，实现更加智能化的交互方式。
4. 视觉系统实际应用4.1 工业机器人在工业领域中，机器人视觉系统广泛应用于装配、质检、物料处理等方面。
AGV视觉导航设计方案-经典
AGV搬运机器人视觉导航方案AGV（Automated Guided Vehicle，AGV）作为现代制造系统中的物料传送设备已经得到了广泛应用。
从理论上看，视觉导引AGV具有较好的技术应用前景，然而其却没能像电磁导引和激光导引AGV 那样广泛使用，主要问题在于视觉导引技术在实时性、鲁棒性和测量精度方面还有待进一步突破。
由多个AGV 单元组成的AGV 系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS）配有系统集成控制平台，对AGV 的作业过程进行监管和优化，例如，创建任务、地图生成、发出搬运指令、控制AGV 的运行路线、跟踪传送中的零件以与多AGV 的任务规划和调度。
将AGV 与外部自动化物流系统、生产管理系统有机结合，对系统内每台AGV 合理地分配当前任务、选择最佳路径、实时图形监控、管理运行安全，实现信息化的管理和生产，方便地构成由调配中心计算机控制的自动化生产线、自动仓库和全自动物流系统。
目前视觉导引方式主要方法有基于局部视觉和全局视觉两种方法。
基于视觉导引的AGV 还没有大规模产业化，但其潜在的市场前景使其成为近几年来国内外AGV 研究的热点。
全局视觉导引方法是将摄像机安装在天花板或者墙上，以整个工作环境为目标，对包括AGV、导引路径、障碍物等进行对象识别，对各个摄像机获取的图像进行基于特征的图像融合，得到全局地图。
在生成的全局地图中，每个AGV 单元，导引线，障碍物的绝对坐标都能够实时获取。
全局视觉方法相对于将摄像机安装在车体上的局部视觉方法，在多AGV 调度、障碍物检测（固定和移动）、避障、全局监测方面更具优势。
尤其是可以对AGV 和障碍物的特征进行分类，通过增强型的卡尔曼滤波方法进行运动估计，动态跟踪每一个目标的位置、速度。
但是这种方法要根据不同的现场环境，按照视野不被遮挡并覆盖整个工作空间的原则，根据摄像机放置算法决定摄像机的数目、安装位姿。
因此这张全局视觉方法仅仅适用于室内且空间较大的场合，而且导引精度较低。
工业机器人中的视觉导引技术在装配中的应用研究
工业机器人中的视觉导引技术在装配中的应用研究随着工业机器人技术的发展，视觉导引技术在装配过程中的应用越来越受到关注。
视觉导引技术能够为机器人提供高精度的视觉引导，使其能够更加准确地进行零件的拾取、定位和装配等操作。
本文将对工业机器人中的视觉导引技术在装配中的应用进行研究和探讨。
首先，视觉导引技术在工业机器人装配过程中的应用可以极大地提高装配的精度和效率。
通过视觉导引技术，机器人可以实时获取零件的位置、姿态等信息，并根据预先设定的装配路径将零件精确地放置在目标位置。
相比传统的方式，使用视觉导引技术可以避免由于传感器误差或装配任务的复杂性而导致的错误装配，提高了装配的准确性和稳定性。
其次，视觉导引技术还可以实现对装配过程的实时监控和质量控制。
通过在装配过程中使用视觉传感器对零件进行检测，可以实时地监测装配过程中的缺陷、错位等问题，并及时采取相应措施进行修正。
这样可以减少因装配错误而造成的废品率，提高生产效率和产品质量。
此外，视觉导引技术还可以应用于复杂装配任务的自动化。
传统的自动化装配系统常常面临复杂零件形状、多零件组装等问题，导致装配效率低下。
而视觉导引技术可以通过对复杂零件形状的分析和识别，实现对装配任务的自动化处理。
通过对零件的图像进行处理和识别，机器人可以准确地判断零件的类型、位置和方向，从而自动完成装配任务，提高装配效率。
除了在装配过程中的应用，视觉导引技术还可以为工业机器人提供更加灵活和智能的操作能力。
通过对环境的感知和分析，机器人可以根据环境的变化而做出相应的调整和决策。
例如，在零件形状发生变化或排列顺序发生变动时，机器人可以通过视觉导引技术实时地对环境进行感知，并自动调整装配策略，保证装配的准确性和稳定性。
此外，视觉导引技术还可以与其他装配技术相结合，进一步提高装配效率和质量。
例如，可以将视觉导引技术与力控技术相结合，实现对装配时零件的拾取力和姿态的控制，从而减小由于握取不稳或力度不当而导致的零件损坏和装配错误。
AUV双目视觉导引技术的研究的开题报告
AUV双目视觉导引技术的研究的开题报告开题报告：AUV双目视觉导引技术的研究一、选题背景水下机器人已经成为深海探测、资源开发、水下救援等领域的重要工具。
在水下机器人中，自主水下机器人（AUV）是一种非常重要的类型，它能够自主探测并回传海底环境信息。
AUV在这一领域的重要性不断增加，因为它们能够在深海中以高精度、高效率地进行探测，而且能够减少人员和物资的危险和费用，具有广泛的应用前景。
在AUV 的运行过程中，其中最大的问题之一是进行定位和导引以及障碍物避让。
在水下环境中，水的折射率和光的传播速度都不同于空气中的环境，使得传统的相机和雷达定位方式不可行。
在水下机器人中，通过视觉检测实现定位和导引的技术是非常具有实用价值的，因为相对于声纳或激光雷达系统，使用视觉技术可以获得更高的定位精度。
在不同的视觉定位方案中，双目视觉技术由于其精度高、速度快、鲁棒性好等优点而备受关注。
本文将研究使用双目视觉技术对 AUV 进行定位和导引的方法。
二、研究内容和目标本文将研究 AUV 双目视觉导引技术的关键问题，包括以下内容：1. 准确的双目相机标定技术2. 双目相机的图像匹配和视差计算技术3. 从相机图像中提取并分析关键导引物体的特征4. 双目视觉导引系统的实现与测试本文的主要目标是探索一种鲁棒性高、精度高、应用范围广的 AUV 双目视觉导引技术，能够实现 AUV 在水下环境中的准确定位和有效导引。
三、研究方法和技术路线本文将采用以下技术路线：1. 使用已知的标定板对双目相机进行标定，精确测量相机的内部和外部参数。
2. 利用图像处理方法对左右两个相机的图像进行匹配，得到像素之间的视差信息，并进行三维重建。
3. 从双目视觉中提取关键导引物体的特征，如形状、颜色和纹理等信息，进行特征匹配和目标识别，以实现 AUV 的导引。
4. 设计并实现一个双目视觉系统，通过与 AUV 的串口通信，实现对 AUV 的自主导引。
四、预期成果通过本文的研究，我们将得到以下成果：1. 开发一个 AUV 双目视觉导引系统，能够实现自主导引和避障。
基于机器视觉技术的AGV导航系统设计与优化研究
基于机器视觉技术的AGV导航系统设计与优化研究随着科技的不断发展和人工智能技术的日益成熟，自动导引车（AGV）在物流行业中得到了广泛的应用。
作为一种能够自主感知环境并进行智能导航的移动机器人，AGV的导航系统设计和优化显得极为重要。
本文将基于机器视觉技术对AGV导航系统进行研究与优化。
首先，我们将介绍机器视觉技术在AGV导航中的应用。
机器视觉可以帮助AGV感知周围环境，并根据环境信息做出决策。
例如，使用摄像头感知物体的位置和形状，通过图像处理算法提取特征并建立地图，然后根据地图进行路径规划和导航。
此外，机器视觉还可以用于识别交通标志、检测障碍物等，从而确保AGV在导航过程中的安全性。
其次，我们将讨论AGV导航系统的设计原则和关键技术。
首先，导航系统应具备较高的精度和稳定性，能够准确感知环境并正确地进行位置识别和导航。
其次，导航系统应具备较快的响应速度和较低的计算复杂度，以便能够在实时运行中实现高效的导航。
此外，导航系统还应具备较好的自适应能力，能够根据环境的变化及时调整导航策略。
针对以上需求和原则，我们将提出一种基于机器视觉的AGV导航系统设计方案。
首先，我们采用多传感器融合的方式，将机器视觉与激光雷达、惯性导航等传感器相结合，提高导航系统的感知精度和可靠性。
其次，我们引入深度学习算法，通过大量训练数据对图像进行学习和识别，从而实现更准确和高效的物体检测和识别。
同时，我们还将设计并优化导航算法，结合图像处理和路径规划技术，实现AGV在复杂环境下的自主导航。
为了验证我们提出的导航系统设计方案的有效性和可行性，我们将进行一系列实验。
首先，我们将构建实验平台和测试场景，包括模拟仓库环境和各种不同的物体、障碍物。
然后，我们将收集并标注大量的图像和传感器数据，用于训练和测试导航系统。
最后，我们将通过与传统导航系统进行对比实验，评估我们提出的方案在导航准确性、稳定性和实时性等方面的优势。
在实验结果的基础上，我们将进一步对导航系统进行优化研究。
智能制造中的视觉导引技术研究
智能制造中的视觉导引技术研究智能制造在近年来的发展中，成为了制造业的主流趋势，它强调利用先进的数字技术和自动化技术，以高效、高精度、高可靠性的方式完成制造过程。
视觉导引技术作为智能制造中的一个重要组成部分，对于提高制造效率和精度，促进制造业转型升级具有重要的作用。
本文将结合现实应用，探讨视觉导引技术在智能制造中的研究现状与发展趋势。
一、视觉导引技术的概述视觉导引技术是一种利用计算机视觉技术从图像中提取特征，并依据这些特征进行模式匹配、识别等一系列图像处理算法的技术。
这种技术通常包括图像采集、图像预处理、图像特征提取、目标检测、跟踪、识别等诸多环节。
在工业智能制造中，视觉导引技术可以应用于误差补偿、机器人自动定位、表面质量检测、视觉导航等领域。
其主要优势包括高精度、高速度、可靠性高、可扩展性好等特点。
在工业生产中，视觉导引技术的研究与应用逐渐成为了制造过程优化、降低成本、提高效率的重要措施。
二、视觉导引技术在智能制造中的应用1. 机器人自动定位机器人自动定位是指利用视觉导引技术让机器人能够自行找到指定位置进行工作。
在大量的工业生产中，机器人的应用范围越来越广泛，但是机器人要进行自动化的操作，需要具备定位的能力，利用视觉导引技术可以帮助机器人实现自动化定位的功能。
例如，汽车工厂中需要机器人将车架从装配线上抓取并放到下一条生产线，所有的车架的位置可能不完全相同，因此，机器人必须能够正确地识别出车架的位置并精确定位，完成抓取和搬运。
通过对机器人进行视觉导引，可以对机器人进行精准的定位和移动，加速生产流程，提高生产效率。
2. 表面质量检测在制造过程中，常常会涉及到产品表面质量的检测。
传统的表面质量检测方法，往往要求人工进行检查，费时费力，准确性难以保证。
而视觉导引技术可以利用算法自动进行检测，可以更加快速、准确地判断产品表面的质量。
例如，在汽车制造工厂中，汽车的车身表面质量检测是非常重要的一项工作。
传统方法需要人工对汽车表面进行检查，耗时耗力且准确度不高，而利用视觉导引技术，可以将相应的算法嵌入到机器学习模型中，通过模型训练，实现对车身表面缺陷、污染等问题的高效、准确检测。
工业机器人应用中的视觉导引技术使用方法
工业机器人应用中的视觉导引技术使用方法工业机器人在现代制造业中扮演着重要的角色，其高效、准确的操作能力为生产线的自动化带来了巨大的提升。
而在工业机器人的应用过程中，视觉导引技术的使用成为了一个不可或缺的环节。
视觉导引技术通过将机器人与摄像机相结合，使其能够实时感知和分析外界的图像信息，从而实现对目标物体的准确抓取、定位和识别。
本文将介绍工业机器人应用中的视觉导引技术的使用方法和相关注意事项。
一、选择合适的摄像头视觉导引技术的核心是摄像头的选择，因此在使用前需要选择合适的摄像头。
一般来说，工业机器人应用中常用的摄像头有两种类型：2D视觉摄像头和3D视觉摄像头。
2D视觉摄像头适合于平面物体的定位与抓取；而3D视觉摄像头可实现对复杂物体的三维重建和定位。
根据具体需求，可选择适合的摄像头来确保视觉导引技术的准确度和稳定性。
二、安装摄像头和校准摄像头的安装位置和角度对于视觉导引技术的效果至关重要。
安装时应注意摄像头与被观测物体之间的距离，距离过近会导致图像模糊，距离过远则会影响定位的精确性。
同时，需要确保摄像头的安装位置稳定且能够覆盖到需要观测的目标区域。
在安装完成后，还需要进行校准以保证摄像头的视野与机器人的工作空间相匹配。
校准的具体方法因摄像头类型而有所不同，可以参照厂商提供的说明书进行操作。
三、图像处理与算法选择通过摄像头获取到的图像需要进行处理和分析，以提取有用的信息和特征。
常用的图像处理方法包括边缘检测、形态学处理、图像滤波等。
这些方法可以帮助提高图像的质量和准确性。
与此同时，选择合适的算法也是视觉导引技术的关键。
根据实际需求和物体特征，可以选择不同的算法来实现定位、检测和识别等功能。
常用的算法包括模板匹配、边缘检测、特征提取等。
在选择算法时，需要综合考虑算法的复杂度、准确性和实时性等因素。
四、数据处理与反馈一旦实现了图像处理和算法选择，就需要将结果反馈给工业机器人，以实现对目标物体的实时定位和控制。
机器人视觉导引的工作原理
机器人视觉导引的工作原理机器人视觉导引（Robot Vision Guidance）是指利用机器视觉技术来实现机器人在特定环境下感知和理解视觉信息，并通过导引系统进行准确的导航和操作的过程。
机器人视觉导引的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、目标检测与识别、运动控制和路径规划等关键步骤。
下面将详细介绍每个步骤的工作原理。
一、图像采集图像采集是机器人视觉导引的第一步，它通过一台或多台相机来获取环境中的图像信息。
相机通常通过透镜将光学信号转化为图像，而光学传感器则负责将光学信号转化为电信号。
在机器人视觉导引中，相机往往需要具备高分辨率、高灵敏度和高帧率等特点，以便能够快速捕捉到环境中的变化。
二、图像预处理图像预处理是机器人视觉导引中的重要环节之一，它通过一系列算法和技术对采集到的图像进行增强和优化，以提高后续目标检测和识别的准确性。
常见的图像预处理操作包括去噪、图像增强、色彩空间转换、图像平滑等。
通过图像预处理，可以使图像更加清晰，减少噪声干扰，为后续的目标检测和识别提供更好的输入。
三、目标检测与识别目标检测与识别是机器人视觉导引的核心步骤，它通过对预处理后的图像进行分析和处理，以寻找感兴趣的目标物体。
常见的目标检测与识别算法包括特征提取、模式匹配、机器学习等。
通过这些算法，机器人可以在环境中准确地检测和识别出目标物体，如人体、物体、地标等。
四、运动控制运动控制是机器人视觉导引中的重要步骤之一，它通过分析和处理检测到的目标信息，以确定机器人的运动轨迹和姿态，从而实现对机器人运动的控制。
运动控制可以通过位置控制、速度控制、力控制等方式来实现，具体的方法取决于机器人的类型和任务需求。
五、路径规划路径规划是机器人视觉导引中的最后一步，它通过分析环境中的地理信息和机器人的位置信息，以确定机器人的最佳路径规划。
路径规划可以通过基于图搜索、A*算法、遗传算法等方式来实现，以保证机器人在导引过程中能够避开障碍物、找到最优路径。
机器人视觉引导与路径规划
机器人视觉引导与路径规划随着科技的快速发展，机器人技术在各行各业都得到了广泛应用。
机器人的视觉引导与路径规划是其中一个重要的应用领域。
本文将探讨机器人视觉引导与路径规划的原理、方法以及应用。
一、机器人视觉引导的原理与方法机器人视觉引导是指机器人通过摄像头等视觉传感器获取环境信息，根据这些信息来寻找、识别目标物体，并进行引导的过程。
机器人视觉引导的原理主要包括图像采集、图像处理和目标识别三个步骤。
首先，机器人通过摄像头等设备采集周围环境的图像信息。
然后，对这些图像进行处理，包括去噪、边缘检测、特征提取等操作，以提高图像的清晰度和目标的识别率。
最后，通过图像处理算法，机器人能够识别出目标物体，并进行相应的引导动作。
机器人视觉引导的方法有多种，常用的包括颜色识别、形状识别和特征点匹配等。
颜色识别是通过对目标物体的颜色进行分析和比较，来确定目标物体的位置和方向。
形状识别是通过对目标物体的形状进行分析和匹配，来确定目标物体的位置和姿态。
特征点匹配是通过对目标物体的特征点进行提取和匹配，来确定目标物体的位置和方向。
这些方法的选择取决于具体应用场景和机器人的需求。
二、机器人路径规划的原理与方法机器人路径规划是指机器人在给定环境和任意起始点与目标点之后，寻找一条最佳路径的过程。
机器人路径规划的原理主要包括环境建模、路径搜索和路径评估三个步骤。
首先，机器人需要对环境进行建模，将环境转化为机器人能够理解的数据结构，常用的建模方法有栅格地图和几何地图等。
然后，机器人在环境模型上进行路径搜索，根据搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法等）寻找到一条满足要求的路径。
最后，机器人对路径进行评估，根据评估指标（如距离、能耗等）选择最佳路径。
机器人路径规划的方法有多种，常用的包括基于图搜索的方法、基于规划的方法和基于学习的方法等。
基于图搜索的方法包括A*算法、Dijkstra算法等，它们通过在环境模型中进行节点的扩展和更新，找到一条最优路径。
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主动工件高
距离
年月
Ζ 方向转角 β 距离误差
5 结语
本文将经典的双目立体视觉方法用于导引机器人插件作业 通过引进人的智慧 以人机交 互方式克服了自动立体视觉计算复杂!鲁棒性差的缺点 实验表明 当两个插件间的缝隙大于
时 该方法是完全可行的 因为机器人插件作业中主动工件和被动工件的模型都是已 知的 还可以利用这些先验知识对立体视觉的计算结果进行优化 我们的仿真实验已经表明这 样可以大大提高立体视觉导引的位姿计算精度 本方法的应用有赖于人机交互效率的提高和 优化图像处理方法 对于虚拟环境下的机器人遥操作具有实际意义
机器人
年月
量 为保证由 Μ ατ提供修正量的正确性 建立在 Ω 下 Α 和 Τ 的空间状态模型是必要的 依靠这 种模型可提供的特征或特征点 域 计算匹配和位姿 以提高三维持位姿计算精度和可靠性
3 3 作业对象模型的建立
假设作业对象由基本模型如长方体!球体!圆柱体
和锥体等组成 由人机交互方式可将任一物体分解为
定的矩形的中心作为主动工件坐标系的原
点 点 指向点 为坐标 ξτ 正方向 点
指向点 为 ψτ 正向 背向被动工件的方向
为 ζτ 正向
立体视觉采用两台 ≤ ≤ ⁄ 配以
镜头 主动工件的宽为
高为
图 机器人插件作业实验
被动工件中孔的宽为
高为
图 给出了视觉导引插件作业的几个视觉处理过程 其中图 为人机交互方式下的边缘
检出结果 图中的方框表示由人给定的检出边缘范围 方框中的白线为检出的边缘 图 为直
线拟合结果 图 为作业对象的相互位姿关系建模结果 图中的十字线表示通过直线相交得
到的顶点 由主动工件指向被动工件的直线表示将主动工件投影到被动工件上 表 给出了一
组实验的几个中间结果 该组实验主动工件在接近被动工件的过程中只有 ζ 方向的位移而没
Ρ ατ
Ρ ατ
Τ ατψ
Ρ ατ
Ρ ατ
Ρ ατ
Τ ατζ
其中 Ρ ατ和 Τ ατ即是在 Ω 下主动工件 Α 与被动工件 Τ 之间相对旋转和位移 Ρ ατ根据 分解成在 Ω 下的三个方向旋转角 Αατ Βατ Χατ
χχ
χσ
σ
χ
Αατ σ
Αατ
Ρ ατ σ σ χ χ σ σ σ σ χ χ σ χ 其中 χ
Βατ σ
Βατ
式可
χ σχ σσ χ σσ σχ χ χ
χ
Χατ σ
Χατ
令≈Αατ Βατ Χατ Τ Ηατ 当 Μ ρω 和 Μ ρα已知时 在 Ω 下的 Τ ατ和 Ηατ可转换为 Ρ 下的移动轨迹参数
以控制机器人完成插件作业 由于 Μ ρω 和 Μ ρα的不确定性 作业时 需要时时由 Μ ατ提供修正
≠2
⁄
2•
2
Ρ οβοτιχσ λαβ Σ ηενψανγ Ι νστιτυτε οφ Α υτομ ατιον Χηινεσε Α χαδ εμ ψ οφ Σ χιενχεσ
Αβστραχτ ×
√
√
√
∏
¬∏ 下转第 页
3 插件作业的视觉导引实现方法
首先 通过预标定技术确定 Μ σω !Μ ρω 将双目视觉系统相对世界坐标系的定义在任一个摄 像机坐标系 Μ σω 或相应的图像坐标系上 3 1 建立视觉系统与世界坐标系间的关系
令 Χλ Χρ 分别表示两个图像坐标系与世界坐标系的关系 预标定时 先确定这两个变换矩 阵 则有
有其它方向的位移和旋转 表 给出了另外一组实验的几个中间结果 该组实验主动工件在接
近被动工件的过程中 既有 Ζ 方向的位移又有绕 ζ 方向的旋转
图 视觉处理过程
位置 孔宽
孔高
表 1 第一组实验结果
主动工件宽
主动工件高
距离
Ζ 方向转角 β 距离误差
位置 宽孔
孔高
机器人
表 2 第二组实验结果
主动工件宽
系统 Σ 与世界坐标 Ω 间的关系
3 2 主动工件与被动工件间的位姿关系
建立主动工件与被动工件在 Ω 下的变换关系 Μ αω 和 Μ τω 再将其换算到机器人坐标系下
导引机器人形成动作序列 完成插件作业
Μ αω 和 Μ τω 的确定由立体视觉完成 当作业对象 包括主动工件与被动工件 同时出现在左 右两个像机中时 通过人机交互方式完成 Α 与 Τ 的图像特征点在左右两个图像中的提取和匹 配 然后利用式 计算它们在世界坐标系中的坐标
4 实验结果
我们用于机器人插件作业实验的工件如图 所示 以
三个特征点来描述主动工件
第 卷第 期
郝颖明等 机器人插件作业的视觉导引方法研究
并以该三点所确定的矩形的中心作为主动
工件坐标系的原点 点 指向点 为 ξ α 坐 标正方向 点 指向点 为 ψα 正向 由主 动工件指向被动工件为 ζα 正向 以 三个点来描述被动工件 并以该三点所确
取和匹配的准确性和可靠性!可直观准确地给出插件作业的动作参数 克服了自动视觉计算复杂!鲁
棒性差的缺点 适用于机器人遥操作作业 实验表明 基于人机交互的机器人插件作业在立体视觉导
引下是完全可行的
关键词 机器人 插件作业 视觉导引 立体视觉
中图分类号 × °
文献标识码
1 引言
插件作业是机器人学研究的一个重要内容 旨在研究机器人在典型作业方式下 通过力!
如果可同时求出 Α 与 Τ 的多于 个不在同一平面上的特征点 即可根据旋动算法≈ 求得 二者之间的位姿关系矩阵 Μ ατ以及 Μ αω 和 Μ τω
Μ ατ由一个 ≅ 的旋转矩阵 Ρ Τ ατ和一个 ≅ 的位移矩阵 Ρ ατ构成 即
Ρ ατ
Ρ ατ
Ρ ατ
Τ ατξ
Μ ατ ≈Ρ ατ Τ ατ
Ρ ατ
第 卷第 期 年月
文章编号
2
22
机器人 ΡΟΒΟΤ
∂ ∏
机器人插件作业的视觉导引方法研究Ξ
郝颖明 董再励 王建刚
中国科学院沈阳自动化研究所 中国科学院机器人学开放研究实验室
摘 要 插件作业
是装配机器人的一项基本作业环节 本文介绍了以双目立体视
觉实现该作业的视觉导引方法 该方法通过采用人机交互方式 借助于人的智慧 提高了图像特征提
τλυλ τλϖλ τ Τ
Χλ ξ ω ψω ζω
Τ
τρυρ τρϖρ τρ Τ
Χρ ξ ω ψω ζω
Τ
对于空间任何一点 Π 如果在两个摄像机中成像的图像坐标 υλ ϖλ υρ ϖρ 已知 即可根据 式求得其在世界坐标系中的坐标 ξ ω ψω ζω 这里 Χλ 和 Χρ 可以作为 Μ σω 来使用 建立起视觉
2 1 几个关键坐标系 为建立作业环境和作业对象的模型 首先需要建立几个关键的坐标系 如图 所示 包
括 世界坐标系 Ω ξ ω ψω ζω 机器人坐标系 Ρ ξ ρ ψρ ζρ 主动工件坐标系 Α ξ α ψα ζα 被动 工件坐标系 Τ ξ τ ψτ ζτ 立体视觉坐标系 Σ ξ σ ψσ ζσ 图像坐标系 Ι λ υλ ϖλ Ι ρ υρ ϖρ 在这个 基础上 建立各坐标系之间的相互关系
互的方式实现作业对象的建模 人机交互中人的作用就是确定观测对象在左右图像中的对应
位置 然后用图像处理方法得到匹配点 其实现过程可分为四步 首先通过人机交互的方式选
定图像中各特征边所在的窗口 在选定的窗口中做自动边缘检测和直线或曲线拟合 其次建
模所需的顶点的图像坐标由经过该点的直线或曲线的方程联立求解而得到 然后由人确定左
基本模型的组合 先对物体含有的基本模型建模 然后
组合得到观测作业对象的模型 基本模型的建模 例如
长方体可以用图 所示的
个相邻的顶点来
描述 至于其它基本模型的建模方法 在文献中 有详
细介绍 这里不再赘述
立体视觉的难点在于特征点的匹配 为避免自动 视觉建模计算复杂!鲁棒性差的缺点 我们采用人机交
图 长方体的建模
Ξ 收稿日期
机器人
年月
图 机器人插件作业装置示意图
图 几个关键坐标系
图 各坐标系间的关系
2 2 坐标系间的变换关系
定义各坐标系间的相互关系如图 所示 Μ ρω Ρ 与 Ω 间的关系矩阵 Μ ρα Ρ 与 Α 间的 关系矩阵 Μ αω Α 与 Ω 间的关系矩阵 Μ τω Τ 与 Ω 间的关系矩阵 Μ σα Σ 与 Α 间的关系矩阵 Μ σω Σ 与 Ω 间的关系矩阵 Μ στ Σ 与 Τ 间的关系矩阵 这些变换矩阵都是 ≅ 的矩阵 其中
下标的第一个字母表示源坐标系 第二个字母表示目标坐标系 设源坐标系为 Σ ξ σ ψσ ζσ 目 标坐标系为 Δ ξ δ ψδ ζδ 则有
ξ δ ψδ ζδ Τ
Μ σδ ξ σ ψσ ζσ Τ
此外 尚有图像坐标系与 Σ 和 Ω 的关系等 这些坐标系之间的变换关系在插件作业前应
明确
在某些方法中 简化了机器人插件作业的预处理 直接利用视觉信息计算出 Μ σω !Μ στ和 Μ σα 根据连续的位姿变化规律 建立机器人在 Ω 下的运动模式 再利用视觉信息导引机器人 的插件作业
√ 又提出了一种基
于主动视觉的机器人控制框架 将视觉信息反馈引入机器人装配作业
本文研究了一种实现机器人插件作业的视觉导引方法 如图 所示 该方法中被动工件
放置在固定位置 主动工件由机器人的机械手夹持 双像机固定在三角架上 用于获取工件的
视觉图像 应用立体视觉技术 通过图像采集和数据处理系统 建立作业环境和作 Nhomakorabea对象的局
部立体模型和各坐标系之间的关系 通过坐标变换建立两个工件间的位姿对应关系 进而不断
形成机器人的动作序列 传给机器人控制器 控制机器人实现插件作业
本文首先就建立插件作业的数学模型和关键技术进行讨论 然后给出实现过程 包括图像