Advertisement

点云配准技术在机械臂抓取中的应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了点云配准技术在提高机械臂抓取精度与效率方面的应用，通过精确匹配物体模型和实际位置，增强机器人自主作业能力。 基于Point Pair Features（PPF）的6D姿态估计方法是一种在机器视觉领域广泛应用的技术，用于提取物体的位置和姿态信息。著名的Halcon软件中的Surface Matching模块就是在这一技术基础上进行了优化改进。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 点云配准技术在机械臂抓取中的应用
    优质
    本研究探讨了点云配准技术在提高机械臂抓取精度与效率方面的应用，通过精确匹配物体模型和实际位置，增强机器人自主作业能力。 基于Point Pair Features（PPF）的6D姿态估计方法是一种在机器视觉领域广泛应用的技术，用于提取物体的位置和姿态信息。著名的Halcon软件中的Surface Matching模块就是在这一技术基础上进行了优化改进。
     
  • 室内环境中移动机械臂的目标抓取技术.caj
    优质
    本文探讨了在室内环境下，针对移动机械臂实现目标物体精准抓取的关键技术与算法研究，包括定位、路径规划及避障策略。 随着科学技术的进步，机器人在人类生产和生活中的作用日益重要。移动机械臂是一种将机械臂安装于移动机器人的平台上的设备。它不仅具备环境感知与自主导航的能力，还拥有灵活的操作特性，在工业生产、智能服务、太空作业及排爆侦察等领域得到了广泛应用。本段落聚焦于移动机械臂的排爆任务，并重点探讨室内环境下其建图和导航技术以及目标识别与抓取的关键问题。主要研究工作包括：（1）在Turtlebot2移动机器人平台上安装PhantomX_ARM机械臂，构建了移动机械臂系统；同时配备了RPLIDAR A2激光雷达传感器进行环境感知。
     
  • 基于Kinect技术的机载机械臂抓取策略研究
    优质
    本研究探讨了利用Kinect传感器技术优化机载机械臂在复杂环境中的目标识别与抓取策略，旨在提高操作精度和适应性。 本论文的研究任务是实现无人机物体抓取功能。首先根据数控机械臂系统的自动控制需求，使用kinect等双目定位摄像头拍摄一段视频或背景图片，并将这些图像存储到视频存储器中。通过先进的视频图像信息处理技术系统，可以自动去除背景干扰信息，从而识别并跟踪目标物体。再利用定位装置确定用于抓取的目标物的中心位置点作为实际操作中的控制参考点。 我们设计了一个基于单CPU的舵机控制系统解决方案，该方案主要通过对主舵机控制器PWM信号和时间占空比值进行直接调节来实现对机械臂横向转动的有效操控，并进一步精确控制各传动关节的位置移动。在物理硬件的设计上，论文详细描述了如何使用ARM微处理器搭建相应的硬件平台以构建人体关节处的运动过程控制系统。 最后，基于传统结构化电路设计的基本理念，文章深入分析并探讨了上述各个组成部分的具体实现原理及操作细节，并提供了实际应用中的设计架构图和集成电路布局图。
     
  • 基于深度学习的机械臂抓取技术研究
    优质
    本研究聚焦于运用深度学习技术优化机械臂在复杂环境中的物体识别与精准抓取能力，以实现高效、智能的自动化操作流程。 一种基于深度学习的机械臂抓取方法。
     
  • 机械臂的抓取过程
    优质
    本段内容介绍机械臂从识别目标物体、规划运动路径到执行精确抓取的全过程，涵盖传感器技术、视觉定位及控制算法等方面。 这份代码基于STM32芯片，并结合平衡小车之家的库函数开发了舵机机械臂，用于抓取过程。
     
  • ICP算法在点云配准中的应用
    优质
    本研究探讨了ICP（迭代最近点）算法在三维点云数据配准中的应用，分析其原理、优缺点，并提出改进方法以提高匹配精度和效率。 这段代码是根据算法流程自己编写的，并且调用了OpenCV的Eigen数学库。所有使用的函数都在同一个文件里，适合新手学习使用。也欢迎大家提出意见帮助我改进代码。
     
  • ICP算法在点云配准中的应用
    优质
    本文探讨了ICP（迭代最近点）算法在三维空间中点云数据配准的应用。通过详细分析该算法原理及其优化策略，旨在提高点云匹配精度与效率，为机器人导航、三维重建等领域提供技术支持。 点云配准过程是指求解两个点云之间的旋转和平移矩阵（刚性变换或欧式变换），将源点云转换到目标点云的相同坐标系下。这个过程可以分为粗配准和精配准两步进行。
     
  • Halcon机械臂抓取编程
    优质
    Halcon机械臂抓取编程专注于利用Halcon视觉系统与机器人技术结合，实现高效的工业自动化解决方案。通过精确的图像处理和机器学习算法优化机械臂的抓取动作路径及精度控制，在制造业中广泛应用于物体识别、定位与装配等环节。 利用Halcon软件，可以编写6轴机械臂抓取螺丝的程序，并结合Halcon实例进行手眼标定后的抓取任务。具体程序如下：
     
  • ICP与NDT点云配准技术
    优质
    ICP与NDT是两种广泛应用于激光雷达数据处理的关键算法，用于实现点云数据之间的精确对齐，支撑自动驾驶、三维建模等领域的发展。 使用PCL1.8.0与VS2013编写程序，通过ICP进行粗略配准，并利用NDT实现精确配准，在两个点云数据重叠率较高时效果良好。使用的点云数据包括bun000和bun045。未来计划上传结合NDT和ICP的代码。
     
  • 基于改良YOLOv2的无标注3D机械臂自主抓取技术
    优质
    本研究提出了一种基于改进YOLOv2算法的无标签训练方法，应用于3D机械臂环境中的物体检测与定位，实现高效准确的自主抓取任务。 本段落提出了一种在多物体环境下基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法。首先为减少深度学习算法YOLOv2检测多物体边界框重叠率及提高3D距离计算精度，我们设计并实施了改进版的YOLOv2算法。利用该算法识别图像中的目标物，并获取其在RGB图中的位置信息；接着结合深度数据使用K-means++聚类技术快速确定目标与相机间的准确距离、估算物体尺寸和姿态，并实时监控机械臂的位置，计算两者间的真实距离；最后依据上述参数应用PID控制策略指导机械臂精准抓取。改进后的YOLOv2算法显著提升了边界框的精确度及区分度，从而优化了对目标物位置信息（包括大小与角度）以及到手部装置的距离估算结果。此外，该方案摒弃传统标定流程依赖于复杂的雅克比矩阵技术而直接实现无标定位姿估计，具有良好的普适性。实验表明所构建的系统框架具备较高的图像分类和定位性能，并成功引导Universal Robot 3机械臂高效抓取随机摆放的目标物。