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基于多目视觉的机器人识别与定位系统研究

更新时间：2020-04-10 12:27:54 大小：2M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：机器人 下载积分：3分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

如今，在工业生产中出现越来越多机器人代替人工劳动的应用，为了使工业机器人更加智能化，为其添加视觉功能是一大趋势。然而，目前大多数的视觉应用还停留在单目视觉领域，无法满足工业生产中对三维空间的识别和定位要求，因此近来立体视觉技术成为研究热点。本文采用多目摄像机视觉系统，结合并联机器人，主要研究了摄像机标定、目标特征提取与特征匹配算法、目标三维空间定位方法和机器人抓取控制等几个方面。

首先，对本文使用的多目视觉系统进行标定,包括两个双目摄像机和一个单目摄像机。分析了视觉系统中用到的几个坐标系的概念和它们之间的映射关系以及摄像机的成像模型。然后简要讲解了几种摄像机标定方法并采用张正友标定法完成了对三个摄像机的标定以及双目摄像机标定，得到了各摄像机的内外参数以及双目摄像机的图像坐标系与世界坐标系之间的位置关系。对标定结果进行了简单分析，验证标定的精度能满足本文目标定位的要求。

其次，在目标识别方面，先介绍了图像常用特征，并分析了几个特征点算法的原理和优缺点，采用基于SURF算法的特征点提取和匹配的方法识别目标。为了剔除误匹配使识别结果更加精确，还利用RANSAC算法剔除SURF算法初始的误匹配特征点，保留准确的匹配特征点，实现了目标的精确识别。

在目标三维空间定位方面，本文采用点的三维重建方法分两步完成定位。首先利用SURF算法和RANSAC获取的匹配特征点的位置信息结合双目摄像机的标定结果对目标物体初步定位，然后利用单目摄像机拍摄目标物体，提取其轮廓，定位出其质心位置，从而得到目标物体更精确的位置信息。

最后，本文抓取功能是利用3-HSS并联机器人实现的，并联机器人的刚度大、位置反解容易，在工业生产线分拣抓取场合应用广泛。本文推导了3-HSS并联机器人的运动学方程，以单片机控制步进电机驱动执行机构实现了对目标物体的抓取功能，并进行了多组不同情形下的目标识别定位实验和抓取实验验证本文提出的方法。