机器人视觉跟踪与控制研究
机器人视觉和控制技术研究
机器人视觉和控制技术研究随着科技的不断进步和人类知识的不断积累，机器人领域得到了越来越广泛的关注，并且不断涌现出各种新的应用、新的技术和新的方法。
其中，机器人视觉和控制技术是机器人发展的重要组成部分，也是该领域中备受瞩目的研究方向之一。
那么，机器人视觉和控制技术具体指的是什么呢？在这篇文章中，我们将从多个方面细致地探究这个话题。
一、机器人视觉技术机器人视觉技术，顾名思义，是指让机器人通过视觉系统获取丰富的图像信息，并将其转化为计算机可以理解和处理的数字信号的一种技术。
与人类眼睛类似，机器人的视觉系统包括镜头、图像处理器、数字信号处理器等多个组成部分。
当机器人的视觉系统获取一张图像时，首先需要进行一系列的预处理工作，包括图像去噪、图像增强、边缘检测、目标分割等，以便更好地识别出目标信息。
之后，机器人将通过计算机视觉算法对图像进行分析和处理，并将结果反馈给机器人的控制系统，以便机器人采取相应的行动。
机器人视觉技术的应用范围非常广泛，包括自主导航、物体识别、场景分析、检测和测量等。
例如，现代工业机器人可以利用视觉系统来识别出不同的零部件，并对它们进行分拣、拼装等工作；自主地面和空中机器人可以利用视觉反馈和深度学习等技术来自主导航和避障，以实现预设的任务目标。
二、机器人控制技术机器人控制技术是指利用计算机和相关软件等对机器人进行控制、管理和监控的技术。
在机器人控制领域，最核心的问题是如何设计合适的机器人控制算法，并将其运用到机器人的运动控制、力控制、动作规划和轨迹跟踪等方面。
目前，机器人控制技术主要有以下几种形式：1.关节空间控制关节空间控制是一种基本的机器人控制技术，它是通过控制机器人的各个关节来实现对机器人的控制。
这种控制方式最为简单，但对机器人的硬件和运动控制算法要求比较高，适用范围有限。
2.末端执行器控制末端执行器控制是指直接控制机器人的末端执行器运动，以实现机器人的控制。
这种控制方式可以直接控制机器人的末端效应器的力和位置，适用范围比关节空间控制广泛，但也需要更加复杂的硬件和控制算法。
基于视觉跟踪的并联机器人控制系统研究
FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨基于视觉跟踪的并联机器人控制系统研究何崇帅 周宇 敖翔武汉东湖学院机电工程学院 湖北省武汉市 430212摘 要： 本文以OMRON Adapt Hornet 565 3轴并联机器人为研究对象，对基于视觉跟踪技术的并联机器人控制系统进行了研究。
文中详细描述了相机校准、模型配置、传送带校准、传感器校准以及机器人示教等过程，并对其进行了测试操作。
测试证明，该并联机器人可以在视觉的引导作用下实现传送带上散乱目标的准确、快速抓放操作，能用于电子、医药、食品等工业自动化生产或包装流水线的分拣、抓放、包装等操作。
关键词：机器人视觉；并联机器人；运动控制1 引言近些年，随着国内外机器人产业飞速发展以及人工智能领域取得巨大进步，机器人在人类生活中扮演的角色越来越重要。
随着“中国制造2025”的提出，工业机器人作为智能制造的重要成员之一，也得到了迅猛发展[1]。
与串联机器人相比，并联机器人具有结构简单、速度快、定位精度高、稳定性好等优点[2]，已成为目前工业机器人研究热点之一。
机器视觉跟踪技术作为一个新兴的科研学科领域，可实现无接触检测、无接触识别定位等功能[3]。
利用机器视觉跟踪技术来引导工业机器人完成工作，可使工业机器人对环境感知能力越来越高，能更高效地完成工作[4]。
本文以OMRON旗下的Adept Hornet 565型Delta并联机器人为研究对象，对基于视觉跟踪的并联机器人控制系统进行研究。
2 并联机器人结构和工作流程本次研究借助本校并联机器人实训平台来完成。
其构成主要分为以下几个部分：机器人主体、视觉系统、控制系统、传送带装置以及操作系统。
其硬件结构如图1所示。
2.1 机器人主体主体为OMRON旗下的Adept Hornet 565型Delta并联机器人，包括驱动装置、传动装置和控制系统等。
驱动装置由三台机器人电机和一台旋转电机组成，分别对应三个支链和一个驱动轴。
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。
机器人视觉导航与控制
机器人视觉导航与控制第一章：绪论随着机器人技术的快速发展，机器人越来越成为现代制造、医疗、军事等领域中不可或缺的工具之一。
在许多机器人应用中，机器人必须能够准确感知周围环境，识别和跟踪特定的对象，并在不同的环境中进行导航和控制。
其中，机器人视觉导航与控制是其中至关重要的一环。
机器人视觉导航与控制涉及到计算机视觉、机器学习、控制理论等各方面的知识，需要综合运用多种算法和技术。
本文将对机器人视觉导航与控制的基本原理、应用与发展进行介绍。
第二章：机器人视觉导航机器人视觉导航是指通过视觉传感器收集环境信息，利用计算机视觉技术对环境进行识别和建模，再根据目标位置生成移动轨迹实现自主导航。
下面将详细介绍机器人视觉导航的关键步骤。
2.1 环境感知机器人需要能够感知环境以获取有用信息。
为此，机器人一般搭载各种传感器，包括激光雷达、摄像头、雷达等。
其中，摄像头是机器人中最常用的视觉传感器，可以捕捉周围环境的图像和视频。
2.2 特征提取机器人需要从环境中提取出与导航有关的特征，例如墙壁、门、地面等，并且能够区分出不同的特征。
特征提取是机器人视觉导航中的关键步骤。
2.3 场景建图场景建图是指机器人基于收集到的环境信息，使用SLAM算法（Simultaneous Localization and Mapping）将环境进行建模。
建模后的地图包括障碍物、地形、建筑等信息，是机器人进行导航决策的重要依据。
2.4 路径规划机器人需要根据建模后的地图信息，设定目标点并规划路径，以实现导航。
在路径规划中，机器人需要解决避免障碍物的问题，保证最短路径和最优路径的选择。
2.5 运动控制机器人需要控制运动以沿着规划好的路径移动。
这涉及到机器人的控制系统，如速度、加速度和姿态等参数的调整。
第三章：机器人视觉控制机器人视觉控制是指机器人通过视觉传感器对周围的物体进行检测和追踪，并对机械臂进行控制，实现对物体的精确定位、抓取、移动等操作。
3.1 目标检测目标检测是指机器人能够在图像中识别出目标物体，并辨别物体的类型。
机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心运行制度
机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心运行制度1. 引言1.1 研究背景机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心是一个专注于研究机器人视觉感知与控制技术的国家级研究中心。
随着科技的不断发展和人工智能领域的快速发展，机器人技术已经逐渐走进人们的生活，成为人们生活和生产的重要工具。
机器人在执行不同任务时需要进行视觉感知和控制，以完成复杂的工作。
加强对机器人视觉感知与控制技术的研究具有重要意义。
1.2 研究目的机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心的研究目的主要包括以下几个方面：1. 探索机器人视觉感知技术的前沿发展，推动机器人在视觉感知领域的突破和创新，提高机器人对环境的认知能力和自主行为能力。
2. 研究机器人控制技术的理论与方法，提升机器人在不同场景下的运动控制精度和稳定性，为机器人在各种复杂环境中的实际应用提供技术支持。
3. 积极建设和完善国家工程研究中心的运行制度，促进研究中心内部资源和人员的协同互动，提高研究成果的转化和应用效率。
4. 促进机器人视觉感知与控制技术在工业制造、医疗保健、智能交通等领域的应用与发展，推动我国机器人产业向高质量发展迈进。
通过这些研究目的的实现，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心将为我国机器人领域的发展做出更大的贡献，提升我国在机器人技术领域的国际竞争力，推动机器人技术的不断创新和进步。
1.3 研究意义机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心的建立具有重要的研究意义。
随着人工智能和自动化技术的快速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
而机器人视觉感知与控制技术又是机器人发展中至关重要的一部分，它可以使机器人更加智能化和灵活化。
建立这样一个国家级研究中心将有助于推动我国机器人领域的科技创新和产业发展。
机器人视觉感知技术可以使机器人像人类一样通过视觉感知周围环境，识别物体和障碍物，从而更好地执行任务。
而机器人控制技术则是指控制机器人进行各种动作和操作，实现人机交互和自主决策。
机器人视觉与运动控制技术研究
机器人视觉与运动控制技术研究一、引言机器人技术是现代工业的重要组成部分，其在生产、医疗、教育等领域都有广泛应用。
机器人的视觉和运动控制技术是机器人实现智能化的核心，其发展研究受到了研究者们的广泛关注。
本文将就机器人视觉和运动控制技术研究进行探究，并结合具体应用案例说明其在机器人领域中的重要性。
二、机器人视觉技术研究机器人视觉技术是指机器人利用摄像头等视觉传感器获取外部环境信息，并对相关的目标进行识别、定位、跟踪等处理。
机器人的视觉技术主要涉及两个方面：视觉系统和视觉算法。
1. 视觉系统机器人的视觉系统主要包括摄像机、图像采集卡、处理器等组成部分。
其中，摄像机是视觉系统的最主要组成部分，通过摄像机将环境信息转化为电子信号并传递给图像采集卡。
图像采集卡是负责将摄像机采集的信号进行数字化处理，并将其传送至处理器。
处理器是视觉系统的核心部分，其通过对图像采集卡传来的数据进行处理和识别分析，为机器人提供决策依据。
2. 视觉算法机器人视觉算法是机器人实现智能化的关键，其主要包括面部识别、颜色识别、目标跟踪等技术。
其中，面部识别技术是应用比较广泛的一种算法，主要利用机器学习方法对现有的人脸图像进行训练，以此提高识别的准确率。
三、机器人运动控制技术研究机器人运动控制技术是机器人实现精密控制的核心，其主要包括运动控制器和电机执行器两个方面。
1. 运动控制器运动控制器是机器人运动控制技术的核心，其主要负责机器人的控制和指令，用于指导电机执行机构的运动。
目前，运动控制器主要涉及伺服控制器、步进控制器、位置控制器等技术，通过使机器人按照预先设定的运动参数来执行动作。
2. 电机执行器电机执行器是机器人实现动作的重要组成部分，其主要包括伺服电机、步进电机等。
伺服电机是实现机器人运动精度高、定位准确度高的一种电机，其主要应用于需要高端控制的机器人，例如工业机器人、医疗机器人等。
而步进电机则主要应用于一些精度不高、需要频繁调整的场合。
机器人视觉中三维目标检测和跟踪技术研究
机器人视觉中三维目标检测和跟踪技术研究一、前言机器人视觉技术在现代科技领域中起到了不可替代的作用，随着科技的不断发展，机器人视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，机器人视觉中三维目标检测和跟踪技术是其中的一个重要方向。
二、三维目标检测技术三维目标检测技术，顾名思义，是指机器人通过摄像头等设备获取目标的三维信息，并完成对目标的检测。
在实际应用中，三维目标检测技术可以应用于机器人导航系统、无人驾驶、视频监控等领域。
下面，我们分别介绍三维目标检测技术中的两种常见方法：1. 基于深度图的三维目标检测技术基于深度图的三维目标检测技术是通过单目或者双目相机获取深度图，然后采用机器学习算法进行目标检测。
具体而言，这种方法可以通过生成候选框来完成目标检测，目标检测的过程中需要使用传统的两维卷积网络并结合深度信息进行目标分类。
2. 基于点云的三维目标检测技术基于点云的三维目标检测技术则是通过获取点云数据来完成目标检测，常用的获取点云数据的设备包括激光雷达、RGB-D相机等。
相对于深度图方法来说，基于点云的三维目标检测技术更具有优势，它可以在三维空间中对目标精准定位。
三、三维目标跟踪技术三维目标跟踪技术是基于三维模型进行目标跟踪的技术，它能够实时、准确地跟踪目标，并配合机器人的导航技术，实现自主导航。
下面，我们介绍三维目标跟踪技术中的两种常见方法：1. 基于二维图像的三维目标跟踪技术基于二维图像的三维目标跟踪技术是通过从二维图像中提取出关键点，然后将其映射到三维模型上，最后完成目标跟踪。
其中，关键点的提取可以通过SIFT、SURF等算法来实现，映射则是利用摄像头拍摄的图像与三维模型之间的对应关系。
2. 基于激光雷达的三维目标跟踪技术基于激光雷达的三维目标跟踪技术是通过激光雷达获取物体的三维点云数据，然后将其与三维模型匹配来完成目标跟踪。
与基于二维图像的方法相比，基于激光雷达的方法更具有稳定性和准确性。
四、总结机器人视觉中三维目标检测和跟踪技术是目前机器人技术中的热门研究方向之一，它广泛应用于机器人导航系统、无人驾驶、视频监控等领域。
机器人视觉测量与控制技术研究
机器人视觉测量与控制技术研究随着科技的不断进步，机器人在各个领域中得到越来越广泛的应用。
机器人不仅可以用于工业制造、医疗、军事，还可以用于日常生活中的家庭服务，由此可见，机器人在未来的发展中将会越来越重要。
然而，在机器人技术中，视觉测量与控制技术是非常重要的一块，本文将围绕这一话题展开讨论。
视觉测量技术是一种用于获取图像中物体空间位置和大小的技术。
基于视觉测量技术，机器人可以实现自主感知和理解环境，而后作出相应的行动。
目前，视觉测量技术已经被广泛应用于机器人导航、目标跟踪、三维重建等领域，并且随着技术的不断进步，其适用范围还将会不断扩大。
视觉测量技术的核心是图像信息的处理，其中图像特征提取和匹配是相对瓶颈性的两个环节。
在图像特征提取方面，常用的算法有SIFT、SURF等。
这些算法可通过对图像中的关键点进行提取，进而建立图片之间的对应关系。
在匹配方面，常用的算法有FLANN、FAST等。
这些算法可实现对不同图片的匹配和识别。
除了视觉测量技术外，机器人视觉控制技术也是机器人技术的重要领域之一。
视觉控制技术是指将机器人与摄像机相结合，通过视觉传感器获取环境信息，并向机器人发送控制指令，使其完成相应的任务。
视觉控制技术的应用领域十分广泛，比如自动驾驶、机器人视觉检测等。
值得一提的是，机器人视觉控制技术最近在自动驾驶领域中的一些应用。
目前，自动驾驶技术已经有了很大的进步，并且更多公司正在研究相应的技术。
机器人视觉控制技术在自动驾驶领域中扮演了核心的角色。
当车辆行驶过程中，摄像机能够实时获取道路状况，并向系统发送控制指令，调整车辆的行驶状态。
这种技术的应用，不仅可以提高行驶的安全性和舒适性，也能够提高车辆的行驶效率。
在机器人视觉测量与控制技术中，深度学习技术是一个重要的支持。
深度学习技术通过建立人工神经网络，实现对数据集的学习和识别，进而建立图像特征和匹配模型。
随着深度学习技术的不断进步，其在机器人视觉测量与控制技术中的应用也将会越来越广泛。
机器人系统的算法和控制研究
机器人系统的算法和控制研究机器人是人工智能技术的重要应用领域之一，机器人系统中的算法和控制是机器人能够完成各种复杂任务的关键。
本文将从几个方面介绍机器人系统中算法和控制的研究现状。
一、视觉算法机器人视觉算法是机器人系统中的重要组成部分，它使机器人能够对环境和任务进行感知和理解，为后续决策和控制提供基础。
机器人视觉算法主要涉及图像处理、目标检测、识别与跟踪等方面。
目标检测是机器人视觉算法的核心问题之一。
机器人必须快速、准确地检测出周围环境中的各种物体，如人、车、物品等，才能为后续行动做好准备。
目前，目标检测技术已经取得了较大的进展，主要应用于机器人视觉导航、避障等方面。
另外，目标跟踪也是机器人视觉算法中的重要问题之一。
对于机器人来说，跟踪目标可以使其更加灵活地适应环境变化，完成更加复杂的任务。
二、动力学和控制机器人的动力学和控制是机器人系统中的另一个重要组成部分。
它是机器人能够完成各种动作和任务的基础，涉及到机器人的运动学、力学、控制等方面。
机器人动力学建模是机器人控制研究的重要内容。
通过对机器人系统的运动学和力学特性进行建模，能够为后续控制算法提供可靠的基础。
机器人控制算法可以通过对机器人系统建模，设计出合适的控制策略，实现机器人的运动控制。
机器人控制算法是机器人系统中的核心问题之一。
对于机器人来说，准确、高效的运动控制算法可以使其在繁琐、单调、危险的任务中具备更高的生产、工作效率，提高可靠性和性能。
目前，机器人控制算法主要应用于工业自动化、航空航天、医疗保健等领域。
三、人工智能和机器学习人工智能和机器学习是机器人系统中另一个重要的方向。
它们可以为机器人提供更高级别的智能能力，使机器人能够更好地适应不同的环境和任务需求。
目前，深度学习、强化学习等机器学习技术已经广泛应用于机器人系统中。
通过这些技术，机器人可以更快地学习掌握不同的技能和任务，实现自主控制和决策。
四、结合机器人实际应用的研究机器人算法和控制的研究必须结合机器人的实际应用场景。
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究
基于机器人视觉的目标识别与追踪研究机器人技术的快速发展以及人工智能的智能化应用，使得机器人视觉系统成为机器人感知和交互的关键组成部分。
目标识别与追踪是机器人视觉领域的重要研究方向之一，它为机器人提供了对环境中目标物体的感知和跟踪能力，具有广泛的应用价值。
本文将重点介绍基于机器人视觉的目标识别与追踪研究的相关技术和应用。
一、目标识别技术目标识别是指通过机器视觉系统对环境中的目标物体进行自动检测和识别。
目标识别技术的发展主要依赖于计算机视觉和深度学习等相关领域的技术进步。
1.特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一，它通过对目标物体周围的像素进行处理，提取出具有区分能力的特征用于目标分类。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
例如，颜色特征可以通过在RGB或HSV颜色空间中计算目标物体区域的颜色直方图来表示。
2.目标分类目标分类是指将提取到的特征与预先定义的目标类别进行比对，从而确定目标物体的类别。
传统的目标分类方法主要基于机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
而深度学习的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的兴起，使得目标分类的准确率得到了显著提升。
二、目标追踪技术目标追踪是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和运动状态。
目标追踪技术的发展旨在解决目标在复杂环境下的姿态变化、遮挡、光照变化等问题，使得机器人能够更加准确地进行目标跟踪。
1.基于特征点的追踪基于特征点的追踪是一种传统的目标追踪方法，它通过提取图像中的特征点，并利用特征点的运动信息进行目标追踪。
典型的算法包括Lucas-Kanade光流法、SURF特征等。
这些方法在一些简单场景下具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景和遮挡情况下的目标追踪效果有限。
2.基于模型的追踪基于模型的目标追踪方法通过对目标物体进行建模，并利用目标模型与当前帧图像的匹配程度来进行追踪。
常见的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法在对目标变化复杂的情况下具有较好的鲁棒性，但对计算资源要求较高。
机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析
机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析随着技术的进步和发展，机器人在各个领域中起到了越来越重要的作用。
而机器人的视觉系统则是机器人能够感知和理解周围环境的关键技术之一。
在机器人视觉系统中，目标识别与跟踪分析是其中一个重要的功能模块。
目标识别是指机器人通过摄像头或其他传感器获取到的图像数据，对其中的目标进行自动识别和分类的过程。
目标可以是人、物体、动物等等。
目标识别是机器人感知环境的第一步，也是机器人进行后续处理和决策的基础。
在目标识别过程中，首先需要对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。
通过特征提取算法，将目标所具有的唯一特征从图像中提取出来。
这些特征可以是目标的颜色、纹理、形状等等。
接着，通过模式匹配算法或机器学习算法，将提取到的特征与预先训练好的模型进行比对和匹配，从而确定目标的类别和位置。
目标跟踪是指在目标识别的基础上，对目标进行实时的跟踪和分析。
目标跟踪是机器人在复杂环境中定位和追踪目标的关键技术之一。
为了实现目标跟踪，机器人需要根据目标的特征和运动规律，通过算法进行目标的位置预测和跟踪。
一些常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
目标跟踪分析的结果对机器人的后续工作具有重要的指导意义。
在机器人的路径规划中，目标的位置和运动轨迹可以帮助机器人选择合适的行进路径，避免障碍物。
在机器人的操作中，目标的状态和属性可以用来判断目标的可操作性，从而指导机器人的操作方式。
除了在工业领域中的应用，机器人视觉系统中目标识别与跟踪分析还有广泛的应用前景。
在服务机器人领域，机器人可以通过目标识别与跟踪分析技术来帮助人们识别和跟踪物品，实现自动化服务。
在无人驾驶领域，机器人可以通过目标识别与跟踪分析技术来感知道路上的其他车辆和行人，从而实现自主导航和交通安全。
总之，机器人视觉系统中的目标识别与跟踪分析是机器人感知和理解环境的重要技术。
通过目标识别和跟踪分析，机器人可以获取环境中的相关信息，实现自主决策和行为。
机器人视觉系统中的运动目标跟踪技术研究
机器人视觉系统中的运动目标跟踪技术研究随着机器人技术的不断发展，机器人视觉系统在很多领域得到了广泛的应用。
其中，机器人运动目标跟踪技术是一个重要的研究领域。
本文将着重探讨机器人视觉系统中的运动目标跟踪技术的研究现状及其未来发展趋势。
一、什么是机器人运动目标跟踪技术？机器人运动目标跟踪技术是指利用机器视觉技术来获取目标物体的特征并实时跟踪其运动状态的技术。
这项技术可以被应用于机器人的各个方面，通常分为两个主要步骤：目标检测和目标跟踪。
首先需要通过目标检测算法识别出图像中的目标物体并标定其位置和大小，然后通过目标跟踪算法对目标物体进行跟踪，以便机器人能够高效准确地跟踪目标物体的运动轨迹。
二、机器人运动目标跟踪技术的研究现状在机器人视觉系统中，目标跟踪技术是非常重要的组成部分。
当前机器人视觉系统中的目标跟踪技术有很多种，其中常用的算法包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、支持向量机算法、深度学习算法等。
1.卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是运动目标跟踪中常用的算法之一，它通过对目标物体的位置、速度等状态信息进行预测和修正，从而实现目标跟踪。
使用卡尔曼滤波算法进行运动目标跟踪时，需要先建立模型，然后根据观测数据不断修正模型，最终得到目标物体的运动状态。
2.粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于Monte Carlo方法的非线性滤波算法，它可以对目标物体的运动状态进行推断。
该算法的主要思想是通过多个粒子对目标物体进行描述和估计，从而实现目标跟踪。
3.支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的机器学习算法，它可以对目标物体进行分类和识别，以实现目标跟踪。
该算法的主要思想是通过训练数据建立分类模型，然后使用该模型对目标物体进行跟踪。
4.深度学习算法深度学习算法是一种新型的机器学习方法，它可以通过大量的数据训练神经网络模型，从而实现对目标物体的识别和跟踪。
不同于传统算法，使用深度学习算法进行运动目标跟踪时，无需手动提取特征，而是通过训练数据自动提取特征，然后使用这些特征进行目标跟踪。
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。
机器人视觉系统的标定和跟踪技巧指南
机器人视觉系统的标定和跟踪技巧指南随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人视觉系统在各个领域的应用也日益广泛。
机器人视觉系统的标定和跟踪是其中至关重要的两个环节。
本文将为您介绍机器人视觉系统的标定和跟踪技巧，帮助您更好地理解和应用这两个关键技术。
一、机器人视觉系统的标定技巧1.选择适当的标定物体：在进行机器人视觉系统的标定时，需要选择适合的标定物体。
标定物体应具备明确的结构和纹理，并且在不同角度和距离下都能够提供稳定的特征点。
常用的标定物体包括棋盘格、标定板等。
2.确保标定物体的精确位置：标定物体的位置对标定结果具有重要影响。
在标定过程中，确保标定物体处于固定的位置，并通过精确的测量和固定手段保持其位置稳定。
3.采集足够的标定数据：标定的准确性与标定数据的质量直接相关。
在进行标定时，尽可能采集多样化、充分覆盖的标定数据。
通过改变标定物体的角度、距离和姿态等参数，获取更全面的标定信息。
4.选择合适的标定方法：机器人视觉系统的标定方法多种多样，包括基于相机模型的标定、手眼标定等。
根据实际需求和设备条件选择合适的标定方法，并确保所选方法在标定精度和计算复杂度上达到平衡。
5.评估标定结果的准确性：标定结果的准确性评估是确保标定成功的重要步骤。
通过计算重投影误差、测量点云的形态、比较测量结果与真实值等方式，评估标定结果的准确性，并根据评估结果进行必要的调整和优化。
二、机器人视觉系统的跟踪技巧1.选择合适的跟踪算法：机器人视觉系统的跟踪算法有很多种，例如基于特征的跟踪、基于模型的跟踪等。
根据实际需求和场景特点选择合适的跟踪算法，并根据实时性、准确性和鲁棒性等指标进行评估。
2.提取有效的跟踪特征：在进行跟踪时，提取有效的特征是确保跟踪成功的关键。
特征应具备稳定性、可区分性和鲁棒性，并且能够在不同光照条件和角度变化下保持稳定。
3.处理遮挡和背景干扰：在实际应用中，机器人视觉系统常常面临遮挡和背景干扰的情况。
针对这些问题，可以采用多目标跟踪算法、背景建模和遮挡检测等技术来提高跟踪的准确性和稳定性。
机器人视觉控制与识别技术的研究
机器人视觉控制与识别技术的研究近年来，随着人工智能、大数据、云计算等信息技术的不断发展，机器人技术也越来越成熟，机器人在工业、服务、医疗、教育等领域得到了广泛的应用。
其中，机器人视觉控制与识别技术是机器人体现智能的重要组成部分，广泛应用于工业自动化、物流仓储、安防监控、人脸识别等领域，并逐渐成为机器人技术发展的核心。
一、视觉控制技术视觉控制技术是指利用机器视觉系统对环境进行感知，从而产生相应的控制信号，帮助机器人完成目标，实现自主运动和操作的技术。
常见的视觉控制技术包括：运动控制、目标跟踪、视觉检测、三维重构等。
在工业自动化中，利用视觉控制技术可以实现对物料的抓取、分拣和定位；在医疗领域，通过视觉控制技术可以实现手术机器人的操作和控制。
二、视觉识别技术视觉识别技术是指对图像或视频中的物体、场景等进行识别和分析的技术。
视觉识别技术经过多年的发展，已经具备了强大的智能识别和分析能力，可以实现人脸识别、物体识别、场景识别等多种应用。
其中，人脸识别技术已经在手机解锁、公安安防、移动支付等领域得到了广泛的应用。
此外，视觉识别技术还可以应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域，实现更智能、更自主的应用。
三、机器人视觉技术的研究进展在机器人视觉技术的研究中，深度学习、模式识别、人工智能等技术的发展，为机器人视觉技术的发展提供了强大的支撑。
从最初的计算机视觉到现在的深度学习视觉，机器视觉技术的识别和分析能力不断提高，已经可以在复杂的场景下实现准确的目标识别和跟踪。
同时，机器人视觉技术的硬件设备和传感器也不断更新升级，越来越多的厂商开始推出专门的机器人视觉系统，满足各种应用场景的需求。
四、机器人视觉技术的应用前景随着物联网、5G等技术的普及应用，机器人技术已经进入了快速发展的阶段。
未来，机器人视觉技术将在多个领域得到广泛应用。
首先，在工业自动化中，机器人可以通过视觉技术实现更加精准的物料抓取、分拣和定位，提高自动化程度；其次，在医疗领域，机器人可以通过视觉技术实现手术的精准操作，提高手术质量；再次，在无人驾驶领域，机器人可以利用视觉技术实现自主导航和目标追踪，提高驾驶的安全性。
机器人视觉感知与控制技术研究
机器人视觉感知与控制技术研究随着科技的不断进步与发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的发展不仅涉及到硬件方面的创新，还涉及到软件方面的技术突破。
机器人视觉感知与控制技术就是其中之一，它为机器人提供了根据环境变化进行自主决策和行动的能力。
本文将探讨机器人视觉感知与控制技术的研究现状以及未来的发展。
一、机器人视觉感知技术的研究现状机器人视觉感知技术是机器人实现感知环境、认知视觉信息的基础。
当前，研究机器人视觉感知技术主要有以下几个方向。
1. 图像处理与分析图像处理与分析是机器人视觉感知的基本领域。
通过对图像进行处理和分析，机器人可以从环境中提取出有用的信息。
图像处理与分析技术包括图像滤波、边缘检测、特征提取等。
近年来，人工智能的发展为图像处理与分析技术带来了新的突破，例如深度学习在目标检测和图像分类中的应用，使机器人的视觉感知能力得到了大幅提升。
2. 三维重建三维重建是将二维图像转换为三维空间模型的过程。
通过三维重建技术，机器人可以获取更加真实和精确的环境信息，并能够进行更加精细的感知和控制。
三维重建技术包括结构光、立体视觉、激光扫描等。
目前，三维重建技术已经被广泛应用于机器人导航、物体识别等领域。
3. 物体识别与跟踪物体识别与跟踪技术是机器人视觉感知的核心技术之一。
通过物体识别与跟踪技术，机器人可以对环境中的不同物体进行解析和分辨，从而实现对物体的感知和控制。
目前，物体识别与跟踪技术主要包括特征提取、模式识别、目标跟踪等。
这些技术的不断进步，为机器人实现自主感知和控制提供了有力的支持。
二、机器人视觉控制技术的研究现状机器人视觉控制技术是机器人在感知环境后对环境进行控制和反馈的能力。
目前，机器人视觉控制技术的研究主要集中在以下几个方面。
1. 运动控制运动控制是机器人视觉控制的基础。
通过运动控制技术，机器人能够根据环境的变化实现精确的运动。
运动控制技术包括轨迹规划、运动控制算法等。
近年来，深度强化学习在运动控制中的应用，使机器人的运动控制能力得到了显著提高。
智能机器人的跟踪技术
智能机器人的跟踪技术一、引言智能机器人作为人工智能技术的重要应用之一，得到了越来越广泛的应用。
而跟踪技术是智能机器人的关键之一，它可以为智能机器人提供更加准确的导航和定位能力，提高其工作效率和智能化水平，因此，对智能机器人的跟踪技术进行探讨和研究是十分必要的。
二、智能机器人的跟踪技术智能机器人的跟踪技术主要包括两个方面，一个是视觉跟踪技术，另一个是声音跟踪技术。
视觉跟踪技术是指机器人通过摄像头获取目标对象的图像信息，并进行识别和跟踪。
而声音跟踪技术则是指机器人通过麦克风获取目标对象的声音信息，并进行识别和跟踪。
1、视觉跟踪技术视觉跟踪技术是目前使用最为广泛的一种跟踪技术。
其工作原理是通过摄像头获取目标对象的图像信息，并利用计算机视觉算法对图像进行处理和分析，从而识别目标对象的位置，进而实现对目标对象的跟踪。
在视觉跟踪技术的研究中，分类器是重要的研究对象之一。
分类器可以将图像中的目标对象和背景进行区分，从而实现目标的识别。
而在分类器的训练中，样本的质量和数量则是影响分类器性能的重要因素。
因此，如何提高分类器性能，提升视觉跟踪技术的准确性和稳定性，是视觉跟踪技术研究的重要方向之一。
2、声音跟踪技术声音跟踪技术是利用麦克风获取目标对象的声音信息，并利用语音识别技术实现对目标对象的识别和跟踪。
其工作原理是通过分析目标对象的声音频率、频率变化速度以及语音内容等特征进行分析，从而实现目标对象的识别和跟踪。
在声音跟踪技术的研究中，语音识别算法是关键之一。
语音识别算法可以将目标对象声音的信息进行处理和分析，并进行分类和识别。
而在语音识别算法的研究中，声学模型和语言模型是两个核心组成部分。
声学模型是用于描述声音特征的数学模型，而语言模型则是用于描述语音内容的模型。
因此，如何有效地提高声学模型和语言模型的性能，对于声音跟踪技术的研究和应用具有重要意义。
三、智能机器人跟踪技术的应用智能机器人跟踪技术具有广泛的应用前景，包括工业制造、医疗健康、智能家居、军事安全等领域。
工业机器人的感知与智能控制技术研究
工业机器人的感知与智能控制技术研究随着工业自动化的发展，工业机器人在制造业中扮演着越来越重要的角色。
为了提高工业机器人的效率和灵活性，深入研究和应用感知与智能控制技术是非常关键的。
本文将介绍工业机器人的感知技术和智能控制技术的研究进展、挑战以及未来发展方向。
一、工业机器人的感知技术工业机器人的感知技术是指机器人通过传感器获取关于环境和任务的信息，并将这些信息用于判断和决策。
感知技术主要包括视觉感知、力觉感知和语音感知。
1. 视觉感知技术视觉感知技术是工业机器人中最常用的感知技术之一。
它利用摄像头和图像处理算法，使机器人能够感知和分析周围环境中的视觉信息。
通过视觉感知，工业机器人可以实现物体的识别、定位和跟踪等任务。
当前的研究重点是提高视觉感知的准确性和实时性，以便机器人能够更好地适应复杂的工业环境。
2. 力觉感知技术力觉感知技术是工业机器人中用于检测和测量外部力和力矩的重要技术。
通过搭载力传感器，机器人可以感知物体的质量、形状和表面粗糙度等信息。
力觉感知技术使机器人能够实现柔性抓取、装配和力控操作等任务。
当前的研究重点是提高力觉感知的灵敏度和精度，以便机器人能够更加精确地感知和处理外部力信息。
3. 语音感知技术语音感知技术是工业机器人中用于语音交互的重要技术。
通过语音传感器和语音识别算法，机器人可以感知和识别人类的语音指令。
语音感知技术使工业机器人能够与操作人员进行语音交互，实现更加智能化和人性化的操作。
当前的研究重点是提高语音感知的准确性和语音交互的自然性，以便机器人能够更好地理解和执行人类的语音指令。
二、工业机器人的智能控制技术工业机器人的智能控制技术是指机器人通过学习和推理实现自主决策和行为的能力。
智能控制技术主要包括机器学习、路径规划和决策制定等。
1. 机器学习机器学习是工业机器人中常用的智能控制技术之一。
它利用大量的数据和算法训练机器人，使其能够通过模式识别和数据分析提升决策能力和自主学习能力。
机器人视觉感知与控制技术的研究与设计
机器人视觉感知与控制技术的研究与设计现代科技的迅猛发展，使得机器人已经逐渐成为人们生活中的常见存在。
随着机器人技术的不断进步，视觉感知与控制技术作为机器人核心能力之一，成为了机器人研究与设计的重要领域。
本文将就机器人视觉感知与控制技术展开详细探讨，探究其发展现状及未来趋势。
首先，我们需要明确什么是机器人视觉感知与控制技术。
简单来说，机器人视觉感知是指机器人通过摄像头或传感器获取外部环境的图像或数据，并将其转化为对环境的理解和认知；机器人控制技术则是指机器人根据对环境的理解和认知，通过控制算法和执行器完成特定任务或运动。
视觉感知与控制技术的研究和设计，旨在提高机器人的环境感知能力和自主控制能力，使其能够更好地适应复杂多变的环境。
机器人视觉感知技术的核心在于图像处理和目标检测。
图像处理的主要任务是对机器人所获取的图像进行处理和分析，提取其中的有用信息。
目标检测则是在处理后的图像中识别出特定的目标物体，例如人体、物体、道路等。
图像处理和目标检测的研究与设计，需要借助计算机视觉、机器学习等相关领域的技术，以提高图像处理的速度和准确性，实现对复杂环境中各种目标物体的可靠检测。
随着机器人技术的快速发展，机器人视觉感知的研究和应用也得到了长足的进步。
例如，在工业领域中，机器人视觉感知技术广泛应用于自动化生产线中的物体识别和装配过程中的定位与精确控制。
在医疗领域，机器人视觉感知技术被用于手术辅助、影像识别等领域，提高了手术的精确性和安全性。
在家庭服务领域，机器人视觉感知技术可以帮助老年人和残疾人进行日常生活的辅助，并提供安全监控等功能。
这些应用的实现，离不开机器人视觉感知与控制技术的不断创新和提高。
然而，机器人视觉感知与控制技术仍然存在一些挑战和局限性。
首先，机器人的视觉感知能力需要不断提高。
当前的机器人视觉系统，尽管可以进行一定程度的目标检测和图像处理，但在复杂环境下仍然存在较大的误识别和误判率。
其次，机器人的自主控制能力还有待提高。
机器人视觉识别与机器人控制技术研究
机器人视觉识别与机器人控制技术研究机器人技术在不断地发展，目前的机器人已经可以完成自动化、人工智能和图像识别等各种任务。
其中，机器人视觉识别与机器人控制技术也是非常重要的一部分。
本文将简要介绍机器人视觉识别与机器人控制技术的研究现状和未来发展趋势。
一、机器人视觉识别技术研究机器人视觉识别技术是指机器人所使用的图像处理、模式识别和计算机视觉等技术来帮助机器人理解环境和执行任务。
该技术主要包括图像分割、目标检测和分类、场景重建和姿态估计等方面。
图像分割是将图像分为不同部分的过程，主要应用于机器人的目标检测和识别任务。
目标检测和分类则是根据图像特征检测出所需要的目标，并将目标分类为不同类型。
场景重建技术可以将多张图像汇集成三维场景，从而帮助机器人制定合适的路径规划和行动方案。
姿态估计技术是通过机器视觉获得目标在三维空间中的姿态信息。
机器人视觉识别技术已经广泛应用于制造业、农业、医疗、物流等领域。
然而，目前机器人视觉识别技术还存在一些瓶颈和挑战。
例如，在不同场景下，机器人需要应对各种各样的光照条件、遮挡和干扰等因素。
此外，机器人视觉识别技术也面临如何自适应学习、开发新的算法和提高识别准确率等问题。
二、机器人控制技术研究机器人控制技术是指通过计算机硬件和软件来实现机器人的自动化控制，包括动力学、轨迹规划、控制算法等方面。
该技术主要应用于机器人的操作和路径规划。
动力学是机器人控制中的关键问题，它包括机器人的动力学模型和控制算法。
机器人的动力学模型是根据机器人机械结构和运动学原理建立的数学模型，用来描述机器人在不同状态下的机械特性和运动性质。
控制算法是机器人根据动力学模型来实现控制动作的计算方法。
轨迹规划是机器人控制中的另一个关键问题，它是根据机器人的动力学特性和环境信息来制定可行的路径规划。
在规划路径时，机器人需要考虑机器人的运动学限制以及环境中可能的障碍物和规避策略。
机器人控制技术已经广泛应用于机器人工业和服务机器人领域。
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2、基于视觉的焊缝跟踪机器人
➢ 图像处理
反色原始图像
目标频域特性
增强后目标图像
二值化目标图像 中国科学院自动化研究所
目标图像边缘
细线化条纹
2、基于视觉的焊缝跟踪机器人
➢ 焊缝图像处理与特征提取
第i幅反色原始图像
第i+1幅反色原始图像 目标区域消除飞溅后的 图像与提取出的特征点
1) 落点预测精度<1cm， 20组数据均值6.5mm 2) 击打点预测精度<1.5cm，20组数据均值13.3mm
中国科学院自动化研究所
3、打乒乓球机器人
并行处理高速视觉 同 步 触 两台摄像机同时采集并处 发 采 理图像，实现同一时刻两 集 模 幅图像的分布式并行计算。块
➢ 摄像机静止-目标静止：主要针对图像处理进行研究，如图像 拼接、人脸识别等，大多属于模式识别的研究范畴
➢ 摄像机运动-目标静止：包括多个摄像机从不同的视角观察目 标, 主要研究目标表面信息的获取，如基于视觉的三维重构等
➢ 摄像机静止-目标运动：主要针对固定场景中运动目标的监控, 如视觉监控、视觉引导下的机器人作业等。
XhBiblioteka Oh {H}ZhYh
2 1
Zw {W}
Xw
Ow
Yw
P
xh zh tan1 D / 2
L1
1
L2
Zh
1
yh
1 2
v1d u1d
sin(1 2 ) v2d
cos1
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s
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2
)
zh
C1
{H}
Yh
Oh
C2
D
Xh
中国科学院自动化研究所
视觉系统标定
视觉系统自标定
➢ 基于相对运动的自标定
利用机器人末端的至少两次平 移运动，标定出立体视觉系统 的参数
p5 0 (u1qj1 p1)
s pqj
p6 dxpqj p7
0
p5 0
p5 0 p5
(v1qj1
p2 )
(u2 qj 1 (v2 qj 1
p3 ) p4 )
3、打乒乓球机器人
反弹轨迹与击球点预测
800
600
400
200
0
Sampled point
200
Initial point
0
Prediction trajectory
1500 1000
500
-200
0
Y (mm)
-500 -400 -1000
X (mm)
预测的飞行轨迹, 计算落点， 包括位置和速度
视觉系统标定
趋近与抓取实验
中国科学院自动化研究所
研究内容
主要研究内容
➢ 视觉系统标定 ➢ 目标分割与图像处理 ➢ 视觉测量与视觉控制
中国科学院自动化研究所
目标分割与图像处理
一般的流程图
机器人视觉跟踪与控制研究
内容提要
研究背景 研究内容 实验平台 小结
中国科学院自动化研究所
研究背景
机器人视觉，通过图像获得外界信息，用于机器 人对环境的感知。
提高机器人智能性、环境适应性、自主行为的重 要途径。
近年来机器人领域的研究热点之一。
中国科学院自动化研究所
利用反弹模型计算弹起速度
以落点为初始点，以弹起速 度为初始速度，利用飞行模 型预测弹起轨迹
在弹起轨迹上，Z=Zd的位 置为击球位置点，计算击球 点球的速度和方向
Z (mm)
中国科学院自动化研究所
3、打乒乓球机器人
落点与击打点预测
Z (mm) Z (mm)
rpq
0 0 ( p6 dxpqj1)
S：相对图像特征 r： 相对位置
中国科学院自动化研究所
视觉系统标定
无标定主动立体视觉
建立了一种主动视觉测量模型，利用摄像机的偏转角，计 算出目标的三维坐标, 不需要摄像机的内外参数
中国科学院自动化研究所
采集一幅图像
特征提取
图像预处理
目标分类
图像分割
运动规划
中国科学院自动化研究所
目标分割与图像处理
高压线路巡检机器人
悬垂线夹
避雷线
地担 横担
导线 防震锤
绝缘子
拉线基础 杆塔基础
直线杆型
跳线 耐张线夹
拉线
钢筋混凝 土电杆
巡检机器人
地面基站
巡检机器人运行模拟图
耐张杆型
Measured
30
Predicted
260
25
255
Measured Predicted
20
250
15
245
10 1000
240 1000
500
800
600
0
400
200
-500
0
Y (mm)
-1000
-200 -400
X (mm)
500
800
600
0
400
200
-500
0
-200
Y (mm)
-1000 -400
视觉系统标定
无标定主动立体视觉
a2
xw xh zh sin1 cos2 a2 sin1 sin2 d1
yw zw
wTh
yh zh
zh
cos1 cos2 zh sin2 a2
a2 cos1 sin2 cos2 d1
1 1
1
zh D /(tan1 tan2 )
Virtual plane
Xw Zw Ow
Yw
Ball trajectory
Hub Net line
World frame
Video output line
Monitor A Monitor B PC
中国科学院自动化研究所
3、打乒乓球机器人
主要技术指标
识别球速范围0～8m/s 识别准确率>95% 定位精度<0.5cm 数据发送周期10～12ms 乒乓球飞行过对方1/2球台时:
➢ 摄像机运动-目标运动：目标运动(包括场景变化)，摄像机跟随 载体运动。难点在于摄像机位置和姿态的确定、目标运动轨迹 的预测以及载体的运动规划等。
中国科学院自动化研究所
一、摄像机静止-目标运动
中国科学院自动化研究所
1、五自由度视觉伺服机器人
中国科学院自动化研究所
目标分割与图像处理
悬垂线夹的识别
中国科学院自动化研究所
目标分割与图像处理
左拐弯线夹的识别
中国科学院自动化研究所
目标分割与图像处理
右拐弯线夹的识别
中国科学院自动化研究所
X (mm)
落点
击打点
中国科学院自动化研究所
3、打乒乓球机器人
获得关键技术
提出了一种分布式计算的高速立体视觉测量系统 针对高速立体视觉系统，提出一种新的乒乓球目标识别、特征提取与
跟踪算法，具有实时性好、抗干扰能力强、对光照变化适应能力强等 特点 提出了一种高精度的乒乓球轨迹测量方法，利用测量出的乒乓球的若 干离散位置点拟和出测量轨迹 结合乒乓球飞行与碰撞机理建立了乒乓球的飞行和碰撞模型，实现了 乒乓球后续飞行轨迹、落点和击打点的预测 提出了一类运动控制方法与击球控制策略等 完成了5自由度打乒乓球机器人的机构设计，制作了打乒乓球机器人
对规则焊缝效果好，不 适应于多层多道焊缝和 坡口不规则焊缝
二值化图像
条纹数组的二阶差分
中国科学院自动化研究所
2、基于视觉的焊缝跟踪机器人
管件埋弧焊的焊缝跟踪
埋弧焊，圆管焊缝，适应于压力 容器等管件焊接
埋弧焊，圆管焊缝跟踪
中国科学院自动化研究所
•
x
Ax
Bu
y Cx D
x [u v p q u [lat lon ]T
a b]T
9.2999 6.3915 1 0 0
中国科学院自动化研究所
视觉测量与视觉控制
移动机器人视觉控制 — 跟随、围捕
中国科学院自动化研究所
内容提要
研究背景 研究内容 实验平台 小结
中国科学院自动化研究所
实验平台
按照摄像机与目标的关系, 视觉系统可归纳为四种模式:
GPS天线
摄像机 自驾系统 中国科学院自动化研究所
地磁计 无线数传
四通道实验辨识模型
考虑俯仰和横滚通道的耦合模型
俯仰
G(S) 0.1053s 3.707 s2 6.97s 4.082
横滚
G(S)
0.5583s 0.4061 s2 1.507s 0.7614
内容提要
研究背景 研究内容 实验平台 小结
中国科学院自动化研究所
研究内容
主要研究内容
➢ 视觉系统标定 ➢ 目标分割与图像处理 ➢ 视觉测量与视觉控制
中国科学院自动化研究所
视觉系统标定
视觉系统自标定
➢ 基于环境信息的自标定
• 利用环境中的正交平行线
获得消失点，标定摄像机
图像
的内参数
• 利用环境中的正交平行线
Zc1
确定摄像机的姿态
Oc1
Yc1
• 提出了利用正交平行线可
Xc1
靠标定摄像机内参数的必
要条件
P2
W Yw
P1
Ow
Xw
P3
P4
Zw
平行线与其成像直线