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关于ROS视觉定位下机器人智能抓取系统的探究_王海玲

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简介:
本文由作者王海玲撰写,主要探讨了基于ROS平台的视觉定位技术在机器人智能抓取系统中的应用与实现,分析其关键技术及面临的挑战。 随着科技的迅速发展,机器人应用变得越来越广泛。在线示教和离线编程是当前工业生产线上常用的两种控制方式,然而由于抓取目标物体初始位置与最终放置位置受到严格限制的问题存在,只能依赖机械手段完成机器人的点到点操作,导致整个过程耗时较长、工作效率低下并且定位精度不高,这在一定程度上影响了机器人智能化的提升。针对这一问题,本课题提出了一种基于ROS(Robot Operating System)视觉定位技术的智能机械臂抓取系统解决方案,旨在解决目标物体初始位置和最终放置位置受限的问题。具体而言,首先通过张正友算法标定RGB-D相机以获取其内外参数;其次利用棋盘格与AR标签两种方法实现手眼标定;然后结合多种信息进行目标识别及姿态估计;最后完成整个智能抓取任务。

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  • ROS_
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    本文由作者王海玲撰写,主要探讨了基于ROS平台的视觉定位技术在机器人智能抓取系统中的应用与实现,分析其关键技术及面临的挑战。 随着科技的迅速发展,机器人应用变得越来越广泛。在线示教和离线编程是当前工业生产线上常用的两种控制方式,然而由于抓取目标物体初始位置与最终放置位置受到严格限制的问题存在,只能依赖机械手段完成机器人的点到点操作,导致整个过程耗时较长、工作效率低下并且定位精度不高,这在一定程度上影响了机器人智能化的提升。针对这一问题,本课题提出了一种基于ROS(Robot Operating System)视觉定位技术的智能机械臂抓取系统解决方案,旨在解决目标物体初始位置和最终放置位置受限的问题。具体而言,首先通过张正友算法标定RGB-D相机以获取其内外参数;其次利用棋盘格与AR标签两种方法实现手眼标定;然后结合多种信息进行目标识别及姿态估计;最后完成整个智能抓取任务。
  • 引导控制
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    本研究深入探讨了基于视觉引导的抓取机器人控制系统的设计与实现,旨在提高机器人的自主识别、定位及抓取能力,推动智能机器人技术的发展。 本段落的研究内容主要从以下几个方面展开: (1)针对常见的多连杆夹抱式与真空吸附式抓取方式的效率低下和灵活性不足等问题,开发了一套新的抓取机器人系统。该机器人的结构由粗调机构和微调节粘附平台两部分组成,并采用“粗-细”两级调控机制来实现末端粘附装置在空间中的运动调整:通过粗调机构使末端快速移动至目标物体附近;利用微调节平台上多个粘附盘形成的包络面与待抓取的曲面物体表面紧密贴合,从而完成对复杂形状物体的有效抓取。 (2)考虑到多级伺服控制和复杂的交互需求,确定使用上下位机结合开放式控制系统以及基于PC平台的视觉系统。硬件方面包括了控制器板卡、伺服电机、压力传感器、操作开关及工业相机等组件;软件设计则在C++平台上完成,涵盖了初始化设置模块、通信协议处理单元、数据解析与分析功能块和安全保障机制,以实现高效的人机交互界面。 (3)为了确保机器人末端的运动轨迹能够精确地反映各个关节的动作变化关系,基于D-H法建立了机器人的数学模型,并探讨了逆向求解的过程。此外还完成了手眼标定及相机校准实验,确定了机械臂末端与摄像设备之间的位置姿态转换矩阵以及摄像头的具体成像规则。 (4)针对外形不规则且材质不同的大曲率表面物体抓取难题,提出了相应的解决方案。
  • 服务
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    本项目旨在研发一种基于机器视觉技术的智能抓取服务机器人,该机器人能够自主识别并精准抓取不同形状与尺寸的物品,适用于仓储、物流及家庭服务等场景。 机器视觉机器人智能抓取技术能够使机器人通过图像识别来精准地完成物品的拾取操作。这项技术结合了计算机视觉算法与机械臂控制策略,大大提升了工业自动化生产线上的灵活性和效率。
  • 技术工业
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    本系统采用先进机器视觉技术,实现对工件及工作环境的精准识别与定位,为工业机器人提供高效、灵活的操作方案,显著提升生产效率和产品质量。 摘要:本段落建立了一个主动机器视觉定位系统用于工业机器人对零件工位的精确定位。该系统采用了基于区域匹配与形状特征识别相结合的技术方法,通过设定阈值及形状判据来准确辨识物体特征。实验结果表明,这种方法能够快速有效地获取目标物边界和质心信息,并进行数据分析计算。结合机器人的运动学原理可以实时调整机器人动作以消除误差,从而满足工业机器人自定位的需求。 1. 引言 当前的工业机器人只能在预设结构化环境中执行固定指令,缺乏环境感知与适应性能力,这大大限制了其应用范围。通过引入视觉控制技术,则无需预先对机器人的运动路径进行编程或示教操作,能够显著节省编程时间,并提升生产效率和产品加工质量。
  • ABB引导与C#、Halcon及RobotStudio结合应用——基康工业相九点标和上解决方案
    优质
    本项目探讨了在自动化生产中利用ABB机器人搭配海康工业相机进行精准视觉识别与定位的技术,通过C#与Halcon软件实现图像处理,并借助RobotStudio完成系统集成。提出了一套高效的九点标定方法及上位机控制策略,旨在提高抓取效率和精度。 ABB机器人视觉引导抓取C#联合Halcon及RobotStudio实现仿真九点标定与海康工业相机C#上位机视觉抓取项目介绍如下: 本项目提供源码及工作站,不包含任何硬件设备(如需使用,请自行准备工业相机)。 项目分为两个版本: 1. 包含海康工业相机的版本:将提供详细的标定教程和咨询支持。 2. 不包含海康工业相机的版本:则会附带100张仿真图片及相应的咨询服务。 此项目无需实体机器人,非常适合初学者进行视觉引导的学习实践。 所需软件如下: 1. RobotStudio 6.08 - Rapid编程 - Smart组件仿真功能 2. Visual Studio 2019 - C#集成Halcon代码与PC SDK的二次开发 3. Halcon视觉算法
  • 及深度学习在目标识别与应用研
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    本研究探讨了机器视觉和深度学习技术在目标识别与精准抓取定位领域的最新进展及其实际应用,旨在提升自动化系统的工作效率和准确性。 本段落探讨了利用机器视觉与深度学习技术提升工业机器人目标识别及定位的能力。通过为传统工业机器人装备视觉系统,实时监控加工对象的信息,并运用机器视觉和深度学习的相关理论和技术处理这些信息,从而增强机器人的智能化程度。 实验使用的平台是我们团队搭建的基于机器视觉的六自由度机械臂控制系统(如图1.1所示)。该系统包含双目摄像机、六自由度机械臂、相机标定及测量子系统、机械臂控制子系统以及目标识别与定位子系统。其中,双目摄像机由两个配置相同的CCD相机组成,用于充当机器人的“眼睛”;而六自由度机械臂则作为机器人的手臂部分,在移动和抓取物体时发挥作用;安装在配有GPU的服务器上的目标识别及定位系统负责提供图像中目标检测的相关接口服务。此外,通过摄像机标定与测量子系统采集视场内的图片,并将这些信息提交给目标识别与定位系统进行处理后获得物体分类及其位置数据,进而计算出其三维坐标并控制机械臂移动以抓取特定的目标。
  • 引导(Matlab)
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    本项目探讨了利用Matlab开发机器人视觉引导系统,以实现精准的室内环境下机器人定位技术。结合图像处理与算法优化,增强机器人的自主导航能力。 基于视觉引导的MATLAB机器人系统,包含机器人的正向与逆向解算功能。
  • 双目在掘进向中应用研-论文
    优质
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  • 扫地与实现
    优质
    本论文深入探讨了智能扫地机器人领域的最新研究成果和技术实现方式,旨在为相关行业提供有价值的参考和启示。 本段落旨在通过科技手段改善人们的日常生活,并自主研发了一款智能扫地机器人模型机。研究了该机器人的定位导航技术,并提出一种基于传感器探测生成栅格地图的全覆盖路径规划算法。经过对现有智能扫地机器人的技术指标与功能特点的研究,选择了航迹推测定位方法、栅格地图的地图建立方式以及单元区域分割的路径规划方案。 在硬件设计方面,采用STM32F103Z作为微控制器来处理传感器系统提供的各种环境信息,并根据既定算法驱动机器人按照预定路线移动。软件层面,则以底层驱动为基础(包括传感器和电机),核心在于运算与数据处理,最终实现全覆盖路径的生成,从而完成智能扫地机器人的功能。 本段落从易于操作、控制成本以及提升效率三个角度出发,在原理分析、硬件设计及软件设计三个方面进行了深入探讨,并遵循理论可行性、功能实现以及算法优化的原则对相关的传感器技术、室内定位技术和路径规划算法逐一展开论述。