基于视觉的机械臂控制技术研究.
机械臂控制技术的研究与开发
机械臂控制技术的研究与开发机械臂是一种能够执行多种任务的通用性工具，能够模仿人手的自由运动，执行各种操作。
但机械臂的控制技术也相应变得更加复杂。
本文将讨论机械臂控制技术的研究与开发。
一、机械臂的结构机械臂主要有运动部件、控制器、传感器和接口等组成部分。
其中运动部件包括臂、肘关节、腕关节、爪等，控制器负责机械臂的运动，传感器用于检测机械臂的位置和工件的状态，接口可以为机械臂提供电信号和电气信号。
二、机械臂的控制方法机械臂的控制方法主要有两种，即基于位置的控制和基于力的控制。
基于位置的控制主要是通过约束机械臂的轨迹，使机械臂运行到指定的点位。
而基于力的控制则是根据所需的反作用力和精度要求，在机械臂末端执行器上实时调整力。
三、机械臂控制技术的研究方向1. 视觉导航技术机械臂的视觉导航是将计算机视觉技术与机械臂智能控制相结合，能够在运动中自动感知周围环境，调整机械臂的运动轨迹，以满足特定的需求。
机器视觉技术本质上是通过足够的交互操作来提取环境信息和工件图片等。
2. 新型控制算法新型控制算法可以有效提高机械臂控制的稳定性和精度。
例如，基于强化学习的逆向动力学控制可以通过学习手头任务的反向环境等方式提高机械臂控制的精度和稳定性。
3. 新型机械臂机构构设计机械臂机构的设计需要在强度、精度和成本等方面进行平衡。
机械臂的传感器也需要支持高精度检测、高速度检测、多方向检测等不同应用的需求。
机械臂的机构设计也必须支持装配和维护，当然，若这并不合适，机器人工程师可以用机器人零件商店来购买机器人组件。
四、机械臂控制技术的应用机械臂控制技术在许多领域都有着重要的应用，如生产制造、医疗护理、搬运储运、安全检测、航空航天等领域。
例如，在医疗护理领域中，机械臂可以作为手术助理，提高手术质量和效率，并减少人工操作的风险。
总的来说，机械臂作为一种通用的工业自动化设备，可用于各种领域，包括生产、医疗和储运等领域。
机械臂的发展和进步离不开控制技术的不断提高。
基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取研究
基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取研究机器视觉技术与机械臂技术的结合，为工业自动化领域带来了革命性的变革。
机器视觉技术的发展使得机械臂具备了识别和感知环境的能力，实现了对目标的稳准抓取。
本文将介绍基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取的研究进展，包括目标检测与识别、位姿估计和运动规划等方面。
一、目标检测与识别1.1 机器视觉目标检测技术目标检测是机器视觉中的关键任务之一，其主要目标是在给定图像中准确地找到目标的位置。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法、深度学习方法等。
在机器视觉与机械臂协作中，目标检测的准确性对于机械臂的稳准抓取至关重要。
1.2 目标识别和分类目标识别是指在目标检测的基础上，对检测到的目标进行分类的任务。
机械臂需要准确地识别不同种类的目标，才能实现精准的抓取。
传统的目标识别方法主要依赖于特征工程，近年来，深度学习在目标识别中取得了巨大的成功。
二、位姿估计2.1 位姿估计的重要性位姿估计指的是判断目标在三维空间中的位置和姿态。
机械臂需要准确地估计目标的位姿，才能进行精确的抓取。
位姿估计的准确性受到许多因素的影响，包括光照条件、目标姿态的多样性等。
2.2 位姿估计的方法位姿估计有多种方法，常见的方法包括基于视觉特征的方法和基于模型的方法。
基于视觉特征的方法从图像中提取关键特征，通过匹配特征点来计算目标的位姿。
基于模型的方法则通过建立目标的三维模型来估计位姿。
三、运动规划3.1 运动规划的概述运动规划是机器人领域中的重要任务，指的是根据机器人的动力学模型和环境信息，生成机器人的运动轨迹。
在机器视觉与机械臂协作中，运动规划的目标是使机械臂在抓取过程中保持稳定，并准确地移动到目标位置。
3.2 运动规划的方法运动规划的方法主要包括基于采样的方法和基于优化的方法。
基于采样的方法通过随机地采样机器人的动作空间，找到最优的运动轨迹。
基于优化的方法则通过优化目标函数，寻找最优的机器人运动。
结论基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取研究是工业自动化领域的重要研究方向。
基于双目视觉的目标识别与定位及机械臂的抓取研究
摄像头：机械臂的视觉传感器，为机械臂提供 影像信息；流媒体数据：通过摄像头拍摄所得数据； 原子钟：高精度计时装置；单帧提取：将流媒体数据 通过单帧方式进行提取；Smart3D： 全自动倾斜摄影 测量三维实景建模软件；不完备三维模型：基于双 目视觉的机器人通过 Smart3D 生成的未经机器学习 判断模块判断的三维模型；随机数生成器：生成随 机数的器件。
机械工程。
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Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ＆ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ ２０22,37穴9雪
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间。 智能化控制领域中，文献[1]指出的实验室研究 已经可以使用模糊神经网络实现基于机器人自主 视觉的智能化控制， 即对被切削工件不同节理、结 核的反馈数据，及时调整切削机器人机械臂的给进 量和给进力度，实现基于机械手和机器人自主视觉 的切削机器人控制。 文献[2]认为机械手抓取机构的 控制难度远大于机械手切削机构，每年全国大学生 机 器 人 大 赛 （RoboMaster）的 保 留 竞 赛 项 目 为 机 械 手 捡鸡蛋比赛，机械手抓取控制的难度和控制稳定性 直接决定了选手的胜负。
器视觉技术的机械臂抓取进行研究。 随后进行了双眼视觉机器人与三眼视觉机器人的算
法效能比较， 结果显示基于双眼视觉的机器人相比基于三眼视觉的机器人拥有更为灵活
的移动精度、控制精度及工作效率。 该研究改善了在复杂工作环境及复杂工作任务下，机
械臂的自主调整能力和交互能力，为未来机械臂自主作业的研究提供方向，对工业、医疗
judgment module
二维图像：左右摄像机经过单帧提取所输出的
二维图像；空间卷积：为了加强边界强化，二维图像
及三维模型需要经过空间卷积进行处理，以便用于
基于计算机视觉的采摘机械臂控制系统设计
基于计算机视觉的采摘机械臂控制系统设计目录一、内容概括 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)二、相关理论与技术 (4)2.1 计算机视觉基本原理 (6)2.2 机器人的基本控制原理 (7)2.3 摘要算法与数据处理技术 (9)三、采摘机械臂系统设计 (10)3.1 机械臂结构设计 (11)3.2 末端执行器设计 (13)3.3 传感器模块设计与选型 (14)四、基于计算机视觉的末端执行器识别与定位 (15)4.1 末端执行器外观特征提取 (16)4.2 基于计算机视觉的末端执行器定位 (17)4.3 末端执行器抓取策略研究 (18)五、基于计算机视觉的机械臂运动控制 (19)5.1 运动规划 (21)5.2 控制算法设计 (23)5.3 实时校正与补偿 (24)六、实验验证与分析 (26)6.1 实验平台搭建 (26)6.2 实验过程与结果分析 (28)6.3 结论与改进方向 (29)七、总结与展望 (30)7.1 研究成果总结 (31)7.2 研究不足与局限性 (32)7.3 未来工作展望 (33)一、内容概括本文档主要介绍了基于计算机视觉的采摘机械臂控制系统设计的相关内容。
设计该系统的目的在于实现自动化、智能化的采摘作业，提高采摘效率和质量，降低人工成本。
整个系统设计基于计算机视觉技术，通过对采摘环境的实时图像识别与处理，实现对机械臂的精准控制。
计算机视觉技术：研究并应用计算机视觉技术，实现对采摘环境的实时图像获取、处理和分析。
通过图像识别、目标定位等技术，获取目标果实的准确位置和特征信息。
机械臂控制系统：设计适用于采摘作业的机械臂结构，研发相应的控制系统。
该系统能够接收计算机视觉系统传递的目标信息，通过算法计算和控制机械臂的运动，实现对目标果实的精准采摘。
人工智能算法：运用机器学习、深度学习等人工智能技术，对计算机视觉和机械臂控制系统进行优化。
通过训练模型，提高系统对目标果实的识别准确率、定位精度和采摘效率。
机械臂柔顺运动控制技术研究
机械臂柔顺运动控制技术研究机械臂柔顺运动控制技术研究：走向精确和高效的未来近年来，机械臂的应用范围越来越广泛，从工业生产线到医疗手术室再到家庭助手，机械臂都扮演着重要的角色。
然而，传统的机械臂在某些应用场景下存在一定的局限性，例如在与人类合作或对复杂环境的适应性上。
为了克服这些问题，机械臂柔顺运动控制技术应运而生，其致力于提高机械臂的柔顺性、精确性和高效性。
本文将探讨该技术的研究进展和未来发展方向。
柔顺运动控制技术是指机械臂通过具有精确力传递和高灵活性的机械结构，实现类似于人类手臂的柔软运动。
这种运动可以应对复杂的环境要求，比如与人类进行合作或在狭小空间中操作。
在传统的机械臂中，刚性结构和刚性控制往往导致运动精度和灵活性的不足。
而柔顺运动控制技术通过引入弹性材料、柔性机械结构和感知反馈控制算法等手段，有效提高了运动表现。
首先，柔性机械结构是实现机械臂柔顺运动控制的核心之一。
传统机械臂的末端执行器通常由刚性材料制成，限制了运动灵活性和安全性。
而柔性材料的引入可以提供更自由的运动范围，同时降低了与环境或操作对象接触时的风险。
例如，研究人员已经成功开发了基于人工肌肉和弹性材料的机械臂，实现了精确、连续和逼真的运动。
这种柔性机械结构的研究对于提高机械臂在协作机器人、医疗手术等领域的应用潜力具有重要意义。
其次，柔顺运动控制技术需要配备高效的感知反馈系统，以提供准确的运动信息并对环境变化进行实时响应。
在复杂的应用场景中，机械臂需要不断地感知和分析周围环境的信息，以便根据需要调整运动轨迹和力量输出。
近年来，计算机视觉和力传感器等技术的快速发展为实现这一目标提供了强有力的支持。
机械臂可以通过视觉系统检测周围物体的位置、形状和姿态，并通过力传感器感知外力作用下的变形情况。
这种感知反馈系统的引入使机械臂能够更好地适应环境需求和与人类进行交互。
从实际应用角度来看，机械臂柔顺运动控制技术在医疗、家庭助理和协作机器人等领域具有巨大的潜力。
采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取研究——基于嵌入式和机器视觉技术
采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取研究——基于嵌入式
和机器视觉技术
刘力维
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2024(46)4
【摘要】首先,从整体方案、视觉定位系统和运动控制系统完成了对采摘机器人机械臂控制系统的设计;然后,基于图像处理技术设计了目标物体识别与抓取策略;最后,基于RRT算法研究了对采摘机器臂运动轨迹的控制方法,实现了对采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取系统。
采摘试验结果表明:系统对苹果的识别和定位准确度比较高,采摘成功率达到了100%,对采摘机器人自主采摘的实现具有一定的现实意义。
【总页数】5页(P68-72)
【作者】刘力维
【作者单位】北京信息职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】S225;TP241
【相关文献】
1.番茄采摘机器人目标检测与抓取的关键技术研究
2.基于嵌入式机器视觉的机器人抓取系统
3.基于机器视觉的机械臂目标稳准抓取研究
4.基于机器视觉的多机械臂
菠萝采摘机器人设计与试验5.采摘机器人目标识别技术研究——基于机器视觉及深度学习
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基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制
平 台的基 于双 目视觉 的仿人 机械臂 控制方 法 。文中 首先用 Ｄ — Ｈ方 法对机 械臂 进行 建模 ， 并 对这 个模 型做 了改进 ， 给出了
第２ ３卷 第 ７期 ２ ０ １ ３年 ７月
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰＵＴ ＥＲ ｒ ＥＣ ＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＯＰＭＥＮＴ
Ｖｏ １ ． ２３ Ｎｏ． ７
Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０ １ ３
基 于双 目视 觉 的机 器 人 目标 定 位 与机械 臂 控 制
ｐ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ， ａ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｉ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｅ ａ ｒ ｉ ｈｍｅ ｔ ｔ ｉ ｃ ｏ ｆ ｈ ｕ ｍａ ｎ ｏ ｉ ｄ ｍａ ｎｉ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｄ． ｅ Ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｓ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｚ ｅ ｄ ｂ ｙ ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ
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基于机器视觉的机械手臂精确定位控制研究
基于机器视觉的机械手臂精确定位控制研究引言近年来，随着机器人技术的不断发展，机器视觉成为了一个热门的研究领域。
机器视觉能够为机器人提供感知和理解环境的能力，使其能够更加精确地执行任务。
机械手臂作为一种常见的工业机器人，其精确定位控制对于实现高质量的任务执行至关重要。
因此，基于机器视觉的机械手臂精确定位控制成为了一个备受关注的研究课题。
一、机器视觉在机械手臂精确定位控制中的应用1. 机器视觉在目标检测中的应用机器视觉可以通过图像处理和分析技术，实现对目标物体的检测和识别。
在机械手臂的精确定位控制中，机器视觉可以帮助机械手臂实时感知和定位需要抓取的目标物体。
通过在图像中提取目标物体的特征，机器视觉可以准确地定位目标物体的位置，并传递给机械手臂进行抓取。
2. 机器视觉在目标跟踪中的应用在机械手臂的任务执行过程中，目标物体可能会发生移动。
机器视觉可以通过实时的目标跟踪技术，实现对目标物体的实时跟踪和位置更新。
通过不断地获取目标物体的位置信息，机器视觉可以帮助机械手臂及时调整自身的位置和姿态，确保对目标物体的精确定位，从而实现稳定和准确的抓取。
3. 机器视觉在三维重建中的应用机器视觉不仅可以实现对目标物体在二维平面上的检测和定位，还可以通过相机的多视图组合，实现对目标物体在三维空间中的重建。
在机械手臂的精确定位控制中，三维重建技术可以帮助机械手臂更加精确地感知目标物体的形状、大小和位姿。
通过获得更全面和准确的目标物体信息，机器人可以更好地执行抓取任务，避免碰撞和误判。
二、精确定位控制算法研究与应用1. 基于特征匹配的精确定位控制算法特征匹配是一种常见的机器视觉算法，它通过提取目标物体的特征点，并在图像中进行匹配，从而实现对目标物体的精确定位。
在机械手臂的精确定位控制中，特征匹配算法可以帮助机械手臂准确地定位目标物体的位置和姿态。
通过将机器视觉的检测结果与机械手臂的控制指令相结合，可以实现对机械手臂的实时控制和调整。
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，移动机械臂在工业、医疗、军事、服务等领域的应用越来越广泛。
为了实现移动机械臂的高效、精准和自主操作，自主导航和抓取控制技术成为了研究热点。
其中，基于视觉的导航和抓取控制技术，由于具有高精度、高效率和良好的适应性，备受关注。
本文将就基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制进行研究。
二、视觉导航技术研究2.1 视觉导航系统概述视觉导航系统利用摄像头等视觉传感器获取环境信息，通过图像处理和计算机视觉技术实现机械臂的自主导航。
该系统主要包括摄像头、图像处理单元和控制系统等部分。
2.2 图像处理技术图像处理技术是视觉导航系统的核心，主要包括图像预处理、特征提取、目标识别和路径规划等步骤。
其中，图像预处理包括去噪、增强和二值化等操作，以改善图像质量；特征提取和目标识别则通过计算机视觉算法实现；路径规划则根据目标和环境信息，规划出最优的机械臂运动轨迹。
2.3 视觉导航算法视觉导航算法主要包括基于特征匹配的导航算法和基于深度学习的导航算法。
前者通过提取环境中的特征点或特征线等特征信息进行匹配，实现机械臂的导航；后者则利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现更高级别的自主导航。
三、抓取控制技术研究3.1 抓取控制概述抓取控制技术是实现机械臂精准抓取的关键技术。
该技术主要通过控制机械臂的末端执行器，实现对目标物体的精准抓取和放置。
3.2 抓取规划算法抓取规划算法是抓取控制技术的核心，主要包括预抓取规划和实时抓取规划。
预抓取规划根据目标物体的形状、大小和位置等信息，规划出最优的抓取姿势和位置；实时抓取规划则根据实际情况，对抓取过程进行实时调整和优化。
3.3 抓取控制策略抓取控制策略主要包括基于力控制的策略和基于视觉控制的策略。
前者通过控制机械臂末端执行器的力和力矩，实现对目标物体的精准抓取；后者则通过视觉传感器获取目标物体的位置和姿态信息，实现对抓取过程的实时监控和控制。
基于机器视觉的机械手臂运动控制技术研究
基于机器视觉的机械手臂运动控制技术研究1.前言“机器视觉的机械手臂运动控制技术”可以说是当今科技领域中的一项重大研究方向。
机器人已经成为实现智能制造的不二之选，而相比于人类，机器人在某些方面具有更高的准确性、稳定性和效率。
因此，开发出能够完成自主决策和操作的机器人技术，已经成为了科技工作者的必须之路。
本文将针对基于机器视觉的机械手臂运动控制技术进行研究，探讨其原理、优点及应用前景，分析当前研究存在的问题，并提出解决方案。
2.基本原理机器视觉技术是指通过图像采集、处理、分析、判断，在不同领域中对目标物体或者整个场景进行自动识别的一种技术。
当机器手臂运动控制技术与机器视觉技术结合起来时，机械手臂可以通过摄像头捕捉视频图像，对目标物体进行识别并生成轨迹路径，然后通过控制机械手臂各个关节的运动轨迹实现机械臂的自主移动，往返转动或锁定某一位置的任务，达到自动化生产的目的。
具体来说，机器视觉技术在机械手臂运动控制技术中的应用可以分为以下几个环节：A.图像采集：机械手臂搭载的摄像头可以采集工作环境中的图像。
图像中的目标物体包括形状、颜色、纹理等各种特征，为机械手臂进行后续任务提供了基础数据。
B.图像处理：图像处理是机器视觉技术的核心环节，其目的是对图像进行滤波、增强、分割、目标检测、特征提取等操作，提取出需要的信息。
C.目标跟踪：在图像处理的基础上，通过对目标物体的运动、速度等特征进行分析和判断，生成一个目标轨迹路径，为后续控制机械手臂运动提供了控制参数。
D.控制机械臂运动：通过设定好的轨迹路径控制机械手臂的运动，实现机械臂的自动化操作。
3.技术优势基于机器视觉的机械手臂运动控制技术相比于传统的机械手臂操作方式，具有如下几个优势：A.自主决策能力：在传统机械操作中，机械手臂必须经过程序员的编程才能运动，而基于机器视觉的机械手臂可以自主决策，避免了批量生产过程中延误问题，提高了生产效率。
B.功能强大：基于机器视觉的机械手臂可以对复杂的图像信息进行处理，包括形状、颜色、纹理等各种信息，具有更加精准的定位和识别能力。
基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制
基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制机械臂在工业自动化领域扮演着重要的角色，其精准的定位控制对于生产效率和生产质量至关重要。
然而，在某些复杂环境下，机械臂的位置控制可能会受到一些不确定因素的干扰，导致精准度下降。
为了克服这个问题，基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制被提出。
一、视觉反馈控制原理视觉反馈控制是利用机器视觉技术获取环境信息、并将其作为反馈信号对机械臂进行控制的一种方法。
该方法通过摄像头获取机械臂周围环境的图像，然后使用图像处理算法识别出目标物体的位置，并将其与期望位置进行比较。
根据比较结果，控制系统将产生相应的控制信号，使机械臂朝着期望位置运动。
二、模糊控制原理模糊控制是一种基于经验知识的控制方法，它允许模糊的输入和输出，能够处理不确定性和非线性系统。
在机械臂位置控制中，模糊控制可以用于处理环境因素引起的位置模糊以及图像处理算法的误差。
基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制方法将视觉反馈和模糊控制相结合，以提高机械臂的控制精度和鲁棒性。
具体步骤如下：1. 图像获取与处理：通过摄像头获取机械臂周围环境的图像，并对其进行预处理和分析，以提取目标物体的位置信息。
2. 模糊化与规则库建立：将目标物体的位置信息进行模糊化处理，将连续的位置信息离散化为模糊集合。
然后，建立模糊控制的规则库，包括输入和输出变量以及相应的模糊规则。
3. 模糊推理与模糊化：基于规则库对输入变量进行模糊推理，以确定输出变量的模糊集合。
然后，将输出的模糊集合进行去模糊化处理，得到一个确定的输出值。
4. 控制信号产生与执行：根据得到的确定输出值生成相应的控制信号，将其传递到机械臂控制器，使机械臂朝着期望位置运动。
通过引入视觉反馈和模糊控制，基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制方法能够对不确定因素进行自适应处理，并且具备较高的鲁棒性和适应性。
然而，基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制也存在一些挑战和限制。
首先，图像处理算法的准确性和效率对系统的性能有着重要的影响。
基于视觉检测的机械臂抓取算法研究
基于视觉检测的机械臂抓取算法研究摘要：机械臂抓取算法在自动化领域中扮演着重要角色，而基于视觉检测的机械臂抓取算法能够使机械臂更加智能化和精确化。
本文主要研究了基于视觉检测的机械臂抓取算法，探讨了其原理、方法和应用，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言机械臂是一种能够模拟人类手臂运动的机器人系统，广泛应用于工业制造、医疗、农业等领域。
机械臂的抓取能力是其关键技术之一，而传统的机械臂抓取算法往往依赖于预先设定的抓取规则，存在适应性差、精度低等问题。
而基于视觉检测的机械臂抓取算法通过使用摄像头和图像处理技术，使机械臂能够根据场景中的视觉信息灵活地调整抓取策略，提高抓取的成功率和稳定性。
2. 基于视觉检测的机械臂抓取算法原理基于视觉检测的机械臂抓取算法主要包括目标检测和姿态估计两个主要步骤。
目标检测通过对摄像头获取到的图像进行处理和分析，确定要抓取的目标物体的位置和形状。
姿态估计则是根据目标物体的位置和形状信息，计算出机械臂需要采取的姿态和抓取策略。
3. 基于视觉检测的机械臂抓取算法方法基于视觉检测的机械臂抓取算法有多种实现方法，其中比较常见的方法包括基于模板匹配、深度学习和三维重建的算法。
模板匹配是一种比较简单直观的方法，通过将目标物体的模板与实际图像进行匹配，来确定目标物体的位置和形状。
深度学习算法则通过训练神经网络来学习目标物体的特征，实现目标检测和姿态估计功能。
三维重建算法则通过对多个图像进行拍摄和分析，生成目标物体的三维模型，进而计算出机械臂的姿态和抓取策略。
4. 基于视觉检测的机械臂抓取算法应用基于视觉检测的机械臂抓取算法在现实生活中有广泛的应用前景。
在工业制造领域，机械臂可以根据目标物体的位置和形状，对物体进行精准的抓取和摆放，提高生产效率和质量。
在医疗方面，机械臂可以用于辅助手术和病人护理，实现精确的操作和治疗。
在农业领域，机械臂可以用于果蔬的采摘和分类，提高农业生产的自动化水平。
5. 基于视觉检测的机械臂抓取算法研究进展目前，基于视觉检测的机械臂抓取算法在研究与应用中取得了一些成果，但仍存在一些挑战和问题。
机械臂与视觉系统标定的实验心得
机械臂与视觉系统标定的实验心得近年来，机械臂与视觉系统在工业生产中得到了越来越广泛的应用。
机械臂作为自动化装配线的重要组成部分，其精准的动作和定位能力对于提高生产效率和产品质量起到了至关重要的作用。
而视觉系统则可以通过摄像头和图像处理算法来实时监测和识别产品的状态，从而加强对生产过程的控制和管理。
然而，要使机械臂与视觉系统能够协同工作，就需要对它们进行标定，以确保它们之间的空间关系和运动信号的准确性。
本文将共享我在机械臂与视觉系统标定实验中的心得体会。
1. 确定标定方法在进行机械臂与视觉系统的标定之前，首先需要确定标定的方法。
一般来说，常用的标定方法有手眼标定和眼-基标定两种。
手眼标定是通过对机械臂末端执行器和相机之间的关系进行标定，以确定二者之间的空间坐标变换关系；而眼-基标定则是通过对相机的内参和外参进行标定，以确定相机视野内的物体的三维空间坐标。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的标定方法至关重要。
2. 准备标定数据在进行标定实验之前，需要准备一系列的标定数据。
这些数据可以是机械臂末端执行器在空间中的位置姿态数据，也可以是相机拍摄到的特定物体的图像数据。
在拍摄图像数据时，要确保图像清晰度和对比度，以提高标定的准确性。
还需要准备一些已知的空间坐标点，以便用于机械臂末端执行器和相机之间的空间坐标变换计算。
3. 进行标定实验在进行标定实验时，需要按照事先确定的标定方法和准备好的数据来进行。
对于手眼标定，可以通过让机械臂末端执行器在空间中采集一系列位置姿态数据，并同时拍摄相应的图像数据；对于眼-基标定，则需要通过摄像头拍摄一系列已知位置的标定板，并提取出标定板上的特征点。
通过对这些数据进行处理和计算，就可以得到机械臂末端执行器和相机之间的空间坐标变换关系。
4. 评估标定结果在完成标定实验后，需要对标定结果进行评估。
评估标定结果的方法有很多种，比如可以通过对已知位置的物体进行定位和测量，来验证机械臂末端执行器和相机之间的空间坐标变换关系是否准确；也可以通过对已知位置的标定板进行姿态估计，来验证相机的内参和外参是否标定正确。
视觉控制的机械臂在家庭自动化中的应用
视觉控制的机械臂在家庭自动化中的应用机器人技术早在上世纪60年代就已经出现，但大都被局限于工业、医疗和军事领域。
而机械臂作为机器人的一类几乎都被限制在了工业生产的领域。
当代的机器人难以走入人类生活的原因有很多，文章旨在比较几种视觉机械臂技术的优点和缺陷，并从成本控制、视觉控制方法、控制单元选择几个方面设计出一个新型的、带有机器视觉的机械臂，为机械臂能够进入人们的生活和家庭自动化提供了可能性。
标签：树莓派；低成本；视觉；机械臂；机器人引言机械手臂的结构设计如今已经非常成熟，其工业用途的控制系统例如：焊接，组装，切割等方面也有着相对完善的技术。
然而机械臂控制系统的研发和生产成本在家用自动化中就显得过于高昂，加之机械臂智能的欠缺是现今机器人技术难以攻克的课题，这就造成了机械臂在家庭自动化的领域停滞不前。
事实上，带有视觉控制系统的机械臂就可以满足一般家用需求了，因为机器视觉可以作为机器人的眼睛允许机器人对周围环境有一个基本的认识从而独立地执行一系列简单的命令，例如操作家用电器、设置门禁、传递物品等。
文章将会提出一种以树莓派为控制单元的低成本、基于颜色识别的视觉控制机械臂。
1 三种视觉控制的机械臂实例机械臂是一种可编程的、由多个机构和关节组成的手臂。
机械臂中的关节一般分为两种：旋转关节和移动关节，而这两种关节不同的组合方式就提供了各式各样的机械臂结构。
机械臂通常被设计成与人类手臂类似的结构，可以装在固定的基座上，也可以被嵌入到其他更加复杂的机器人系统中。
以下将会分析三种不同的视觉控制机械臂。
1.1 模糊逻辑控制的3D视觉机械臂Ulrich Hillenbrand[1]是以在不设限制的环境中拿起人们的日常用品为目的设计出的一个仿人机械手臂。
这个机械手臂结构非常轻便，整个机械臂的结构是完全以人类手臂为模型设计的，有七个自由度。
这个机械臂视觉控制系统的任务是传递并处理一个机器可识别的，包含了几何以及描述性信息的信号。
基于多目立体视觉的机械臂智能控制系统设计
doi: 10.11857/j.issn.1674-5124.2020050146基于多目立体视觉的机械臂智能控制系统设计张青春， 王 旺， 杨广栋(淮阴工学院自动化学院，江苏 淮安 223003)摘 要: 为提高工业抓取物料的准确性与速度，针对质量为70 kg 物料抓取困难的问题，以工业摄像头、计算机、光源和工业机械手为硬件基础，5G 移动通信为系统与上位机之间的数据交互，构建多目立体视觉的机械臂智能控制系统。
提出一种改进的跨尺度引导滤波算法，在代价聚合阶段利用奇数采样层使用基于高斯拉普拉斯算子的引导图滤波、偶数采样层使用引导滤波的方法对不同高斯采样层的代价卷进行代价聚合，并在视差精细化阶段加入亚像素增强的方法。
最后在Matlab 和OpenCV 平台进行立体匹配实验和机械臂运动轨迹的仿真。
实验结果表明，该算法能更加准确获取物体的空间坐标，完成三维重建，机械臂能够成功完成智能抓取。
关键词: 立体视觉; 机械臂; 跨尺度; 三维重建中图分类号: TP241.2;TB9文献标志码: A文章编号: 1674–5124(2020)12–0079–07Design of industrial robot manipulator intelligentcontrol system based on multi-view stereo visionZHANG Qingchun, WANG Wang, YANG Guangdong(Automation Faculty, Huaiyin Institute of Technology, Huai’an 223003, China)Abstract : To improve the accuracy and speed of industrial grabbing material. To solve the problem of difficult material grabbing with a weight of 70 kg, an intelligent control system of mechanical arm with multi-view stereo vision is proposed. The system based on industrial camera, computer, light source and industrial mechanical arm and 5G mobile communication as data interaction between the system and upper computer. A stereo matching method based on the guided filtering cross-scale transform was improved. Different cost aggregation algorithm is used for the cost aggregation of different downsampling layers. In the odd downsampling layer, guided image filtering based on Laplacian of Gaussion operator is used. At the same time,by adding the Sub-pixel enhancement in the disparity refinement stage. Finally, a jiont simulation by using Matlab and OpenCV was conducted, by the stereo matched and the motion track of the mechanical arm.The experimental results show that the algorithm can obtain the spatial coordinates of the object more accurately and complete the 3D reconstruction,the mechanical arm can successfully completed intelligent grasp.Keywords : stereo vision; robot manipulator; cross scale; 3D reconstruction收稿日期: 2020-05-29；收到修改稿日期: 2020-06-23作者简介: 张青春（1964-），男，江苏淮安市人，教授，研究方向为智能检测技术、无线传感器、机器人与物联网、虚拟仪器技术等。
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。
基于双目视觉的服务机器人仿人机械臂控制
ｍａｉｕａ ｏ ｒｉ ｏｏ ｓｓ ｍ． ｎｉ ｅｓ ｋｎ ｍ ｔ ｌ ｒ ｓ ｒｐ ｓｄｔ ｆ ｄａ ｉｔ ｇ ｓ ｒ ｎｐ ｌ ｉ ｉ ａｓ ｖ ｅｒｂｔ ｙｔ Ａ ｖｒ ｉｅ ａ ｃｓ ｖ ｏｏｅ ｎ ｌｏｎ ａ ｌ ｔｎ ｎ ｅ ｃ ｅ ｎ ｅ ｉ ｏ ｅ ｉｐ ｏｉ ｌ ｊ ｅ ｆ ａ ｎ ｏ ｇｖｎｐ ｓｉ ｆ ｈ ｆ ｃ ｒ ｏ ｅｍ ｎｐ ｌ ｏ．Ｔ ｅｔ ｇｔ ｂｅｔ ｓｒｃｇｉ ｄ ａｃｒｉｇｔ ｓｇ ｅ ｔ ｉ ｏｉｏ ｏ ｅｅ ｅｔ ｓ ｎｔ ａ ｉｕ ｔ ｅ ｔｎ ｔ ｆ ｏ ｈ ａ ｒ ｈ ａ ｅ ｏｊｃ ｉ ｅｏｎｚ ｃｏｄｎ ｏ ｅｍ ｎｅ ｒ ｅ ｄ
由度 （ｅｒｅ ｏ ｅｄｍ， Ｏ ） ｄｇｅｓ ｆｒｅｏ Ｄ Ｆ 机械 臂 的 人工 智 能 研 ｆ 究平 台 ， 安装 在 臂末 端 的 双 目摄像 头 ， 以控 制 通过 可 机器人拿 取一件事先未知 具体形 状 的物体 ． 国航 空 德
航天 中心研 制的机器人 Ｒ ｂ ｔ ｒ 是 一个可移动式 平 ｏ ｕｌ ｅ
通信作者 ： 徐曼琳（ ９ ４～） 女 ， １６ ， 副教授， 博士 ， 研究方 向为机器人智能控制．Ｅｍａ ：ｕｕｉ＠ｓｕ ｅ ｕ ｅ － ｉ ｘｙｌ ｌ ｎ ｈ ．ｄ ．ｆ ｔ
第 ５期
徐 昱 琳 ， ： 于双 目视 觉 的服 务 机 器人 仿 人 机 械 臂 控 制 等 基
力， 需要 给机械臂配备各 种外部 传感 器 ， 触觉 、 离 如 距
臂 控 制对 于服务 机器 人执行 各种 类人 任 务是 非 常重
境 ， 在这种环境下 的服务机 器人 必须 实时地 与 Ｊ工作 外部 环境 以及环境 中的其他机 器人 和人 进行 交互 ． 为
了使机械臂具 有 自主 地从 未 知 环境 中获 取 信 息 的能
视觉伺服作业机械臂+科学案例
视觉伺服作业机械臂+科学案例摘要：1.视觉伺服作业机械臂概述2.视觉伺服作业机械臂的应用案例3.视觉伺服作业机械臂的优势与前景正文：随着科技的不断发展，机器人技术在我国的应用越来越广泛，其中视觉伺服作业机械臂作为一种高度智能化的设备，在很多领域都取得了显著的成果。
本文将简要介绍视觉伺服作业机械臂的概念、应用案例以及优势与前景。
一、视觉伺服作业机械臂概述视觉伺服作业机械臂是一种以图像处理技术为核心，采用视觉传感器获取目标信息，通过控制系统对机械臂进行精确控制的机器人系统。
它具有强大的适应性和灵活性，可以广泛应用于各种复杂环境中。
二、视觉伺服作业机械臂的应用案例1.工业生产：在制造业中，视觉伺服作业机械臂可以实现产品的自动检测、定位、抓取等功能，提高生产效率，降低人工成本。
2.医疗领域：在手术机器人中，视觉伺服作业机械臂可以帮助医生在进行微创手术时实现更高的精度和稳定性，降低手术风险。
3.物流仓储：在仓库管理系统中，视觉伺服作业机械臂可以自动识别货物并进行分类、搬运，提高仓储效率。
4.智能农业：在农业生产中，视觉伺服作业机械臂可以实现对农作物的自动化灌溉、施肥、病虫害检测等，提高农业产量。
5.环保领域：在垃圾清理与分类中，视觉伺服作业机械臂可以自动识别垃圾种类，实现智能分类和清理。
三、视觉伺服作业机械臂的优势与前景1.高度智能化：视觉伺服作业机械臂具备自主学习和适应能力，能够根据不同场景自主调整作业策略。
2.精确控制：通过实时图像处理，视觉伺服作业机械臂可以实现精确到毫米级别的定位和控制。
3.安全性：视觉伺服作业机械臂可以在危险环境下替代人工进行作业，降低事故风险。
4.节能环保：视觉伺服作业机械臂可以根据任务需求自动调整功率，实现节能降耗。
5.广阔的市场前景：随着各行各业对自动化、智能化需求的不断提高，视觉伺服作业机械臂的市场需求将持续增长。
总之，视觉伺服作业机械臂凭借其独特的优势，已经在多个领域取得了显著的成果。
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》范文
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机械臂作为智能机器人领域的重要组成部分，正逐渐成为现代工业生产、服务及科研等领域的重要工具。
其中，基于视觉的自主导航和抓取控制技术是移动机械臂实现智能化、自动化的关键技术之一。
本文旨在研究基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制技术，为移动机械臂的智能化发展提供理论依据和技术支持。
二、视觉在移动机械臂中的应用视觉技术是移动机械臂实现自主导航和抓取控制的基础。
在移动机械臂中，视觉系统可以实现对周围环境的感知、识别和定位，为机械臂的自主导航和抓取控制提供重要信息。
通过视觉系统，移动机械臂可以实时获取环境中的物体形状、位置、姿态等信息，并通过对这些信息的分析和处理，实现自主导航和抓取控制。
三、自主导航技术研究移动机械臂的自主导航技术是实现其自主运动和定位的关键技术。
基于视觉的自主导航技术主要通过视觉系统获取环境信息，并通过对这些信息的处理和分析，实现机械臂的自主导航。
其中，常用的视觉导航技术包括基于特征匹配的导航、基于视觉里程计的导航等。
在特征匹配导航中，通过提取环境中的特征点或特征线等特征信息，与预先存储的地图信息进行匹配，实现机械臂的定位和导航。
而在视觉里程计导航中，通过连续拍摄环境图像并分析图像间的变化，实现机械臂的实时定位和导航。
此外，还可以结合深度学习等技术，实现对复杂环境的感知和识别，提高自主导航的精度和效率。
四、抓取控制技术研究抓取控制技术是实现移动机械臂对物体进行准确、稳定抓取的关键技术。
基于视觉的抓取控制技术主要通过视觉系统获取物体的形状、位置、姿态等信息，并通过对这些信息的分析和处理，实现机械臂的抓取控制。
在抓取控制中，常用的方法包括基于力控制的抓取和基于视觉伺服的抓取等。
其中，基于力控制的抓取主要通过对物体施加一定的力或力矩，实现对物体的稳定抓取。
而基于视觉伺服的抓取则通过实时调整机械臂的姿态和位置，实现对物体的精确抓取。