大尺度作业环境下移动操作机器人双目视觉定位系统研究

摘要

相较于固定作业机器人,移动操作机器人具有操作空间大、操作更灵活等优点。目前,对于移动操作机器人的研究成为热点课题。将移动操作机器人与视觉系统相结合,台邑够极大程度地提高移动机器人的机动能力,其移动平台拓展了机器人的作业范围。将移动平台和操作臂相结合能够充分发挥移动操作机器人的“移动”和“操作”特性。立体视觉技术是智能机器人实现自主的重要手段,视觉具有信息量大的优势,本文将视觉信息植入到机器人的移动和操作的功能中,形成一套完整的视觉导航和定位系统,保证移动操作机器人沿规定路线行驶,实现操作臂对具有角点特征的目标物的抓取。　　双目视觉系统定位的主要过程有:摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建。视觉导航需要对实时路况图像信息进行采集,并进行处理,反馈移动操作机器人的位姿信息。本课题的主要内容如下:　　采用一种介于自标定和传统标定方法之间的标定算法,此标定方法不需要摄像机运动,标定方法比较简单,灵活方便。应用该算法进行编程,进行双目视觉系统的标定实验。　　针对移动操作机器人对带角点特征工件进行辨识并操作的问题,本文提出了一种基于 HARRIS+SURF相结合的立体匹配算法,即记录由HARRIS算法提取刭的目标角点位置,与SURF算法获得的多个特征匹配点进行比对,有效剔除非目标角点。　　通过立体匹配获得目标角点在摄像机坐标系中的位置,利用不同坐标系之间的相互关系,求解出各目标角点的世界坐标值,推导出工件各边的位姿,从而恢复工件的空间位姿状态,实现工件的三维重建,为机械手提供准确的操作位置信息。　　在视觉导航中,为了更好地提取有用的信息,对采集的图像进行了均值滤波、分段增强和Canny边缘检测等图像处理。对处理后的图像进行Hough变换,获取路径横向偏差与偏航角,间接获得当前移动操作机器人的位姿状态,工位标识的位置,为机器人的运动和启停提供有效的信息。

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1绪论

1.1课题研究背景与意义

1.2基于视觉的移动操作机器人的研究现状

1.3课题的主要目的及研究内容

2双目视觉原理及标定方法

2.1双目视觉原理

2.2像机的成像模型

2.3 Opencv标定系统的实现

2.4标定结果分析

2.5本章总结

3基于HARRIS+SURF算法的立体匹配

3.1 HARRIS角点提取

3.2 SURF匹配算法

3.3本章总结

4图像工件的定位及三维重建

4.1三维重建原理

4.2三维点坐标重建

4.3三维线方程重建

4.4三维面方程重建

4.5本章总结

5视觉导航道路识别

5.1工位标记识别

5.2图像预处理

5.3 Hough变换的路径检测

5.4本章总结

6总结与展望

6.1总结

6.2展望

致谢

参考文献