机器人运动功能位姿矩阵研究与应用

工业机器人各关节运动描述常常使用齐次坐标变换矩阵来表述末端执行器相对机座的位姿变化，运动功能位姿矩阵是描述这种变化的方法之一。本文在介绍相关定义基础上详细论述了机器人运动功能位姿矩阵的构成并举例分析了如何列出该矩阵。     

产品表面质量视觉检测中的相机位姿自动校准

为解决产品表面质量视觉检测中因图像几何特征不足而导致的相机位姿无法校准问题,提出了一种基于图像灰度分布的相机位姿自动校准方法.首先将相机安装于机械臂末端,标定出机械臂末端坐标系与相机坐标系间的转换关系;然后采集相机处于不同位姿下的产品表面图像,在图像感兴趣区域内建立极坐标系,并根据图像灰度与极角之间的分布关系计算出灰度分布轴线的位置,以引导机械臂带动相机作姿态调整;最后再根据图像清晰度评价值控制机械臂沿相机光轴方向平移至正焦位置,最终实现相机位姿校准.以汽车涡轮壳零件为被测对象进行了相机位姿校准试验,图像中感兴趣区域两侧的灰度差值由119降低至4,图像清晰度评价值达到极大值150.90,相机经位姿校准后采集到了准确、清晰的零件表面图像.     

基于点对特征的无序散乱堆叠工件位姿估计算法

针对无序分拣场景中物体相互堆叠遮挡导致的位姿估计误差大的问题,本文提出了一种基于点对特征(point pair feature, PPF)的杂乱堆叠工件位姿估计算法。离线训练阶段,使用更优的点云降采样方案和更为细致的点云法线计算方式,以保留更多具有区分性的点对,实现模型更为精确的全局描述;在线匹配阶段,通过快速投票方案获得杂乱堆叠场景中目标的候选位姿,并提出了一种基于体素索引和位姿交并比的聚类策略完成位姿聚类和误匹配位姿的剔除,实现目标位姿的粗估计,最后采用ICP (iterative closest points)算法完成目标位姿的优化,获得目标的精确的6D位姿。分别进行了仿真场景实验和机械臂分拣实验,结果表明,提出的算法在杂乱场景中对3种类型工件的平均识别率为98.4%,单个工件识别时间均小于0.86s,且位姿估计精度较原始PPF算法有明显提升;在实际分拣实验中识别成功率达96.7%,分拣成功率达95.3%,验证了算法在实际应用中对于噪声和杂乱遮挡的鲁棒性较强。     

Stewart并行机构位姿误差分析

在获得6-6 SPS六自由度Stewart并行机构封闭运动学位姿正解精确解析的基础上,提出了六自由度并行机构位姿误差的一种分析方法.针对一种X-型Stewart并行机构,进行了必要的数字模拟位姿误差分析.模拟结果表明在杆长所限定的工作空间里,与Y-型Stewart并行机构相比,X-型6-6 SPS六自由度Stewart并行机构除在特殊形位对于六杆综合输入误差具有较高的放大作用外,对于六杆综合输入误差的放大作用要小近一个数量级.     

移动机器人车载摄像机位姿的高精度快速求解

在分析移动机器人车载摄像机位姿的特殊性质的基础上,根据摄像机的等效转轴构造辅助旋转矩阵,利用该旋转矩阵将原始待分解本质矩阵和单应矩阵转换为一类简单的、可通过初等数学运算进行分解的本质矩阵和单应矩阵。仿真实验的结果表明,该车载摄像机位姿估计算法较传统方法具有更高的精度和更快的运算速度,对摄像机等效转轴的扰动也具有很好的鲁棒性。此外,分解出的可能解的数目较传统算法减少了一半,且在除诱导单应阵的空间景物平面与地面垂直的情况下,均能直接得到移动机器人的唯一转角,为移动机器人姿态控制提供了极大的便利。     

基于单目视觉的平面位姿估算

位姿的测量在航空航天、汽车制造等领域都有着重要的应用价值。基于单目视觉测量系统,通过对平面上已知空间坐标的4个特征点的有效提取以及数据最优化方法,实现平面位姿的测量。本章中被测平面上采用4灰度值对比度大而区域面积较小的特征圆点实现对特征点快速提取,简化了图像处理的过程。实验结果表明该测量结果符合实际的位姿。     

Stewart机器人的位姿误差分析

本文提出了一种分析Ｓｔｅｗａｒｔ机器人位姿误差的方法，即将各个关节引入的误差以及伺服定位误差对位姿误差的影响，都归算为杆件长度误差引起的位姿误差，并给出了按杆件长度误差计算位姿误差的关系式。     

基于航向约束的无人艇位姿保持制导策略

针对欠驱动无人艇位姿保持控制中无法同时兼顾位置和首向角约束的问题,提出了基于航向约束的位姿保持制导策略.首先建立了以无人艇期望位姿为原点的固定坐标系,并将坐标系划分为3个区域:可到达区域A、B和不可到达区域C.在可到达区域内无人艇可依靠前向运动和转首运动回到期望位姿,避免因无法直接产生侧向运动导致首向角变化过大的问题.其次在不同的区域执行不同的制导策略,在制导过程中严格约束无人艇期望航向.最后由制导策略生成的期望速度和期望航向,经由控制器生成执行量,无人艇快速回到期望位姿.基于航向约束的位姿保持制导策略将航向约束由内环控制纳入外环制导,无人艇在不同区域执行不同的制导策略,生成的位姿期望与内环控制相结合,实现了无人艇的位姿保持.外环制导和内环控制约束相结合以兼顾无人艇欠驱动特性,同时简化了控制器设计.仿真实验证明了该制导策略的可行性和有效性.     

基于机器视觉的微工作台位姿三点法测量

基于机器视觉,提出一种全行程检测六自由度微工作台三维运动位姿的新方法,此方法可利用单目视觉来实现目标的三维位姿检测.用三个固定在微工作台上的标准球的球心作为标志点表征工作台在三维空间的位姿,通过固定好的摄像机对工作台上三个标准球在三维空间的视觉跟踪,检测标准球在视野中位置和直径的变化,判断球心在固定坐标系的三维坐标,建立图像空间与物空间的映射模型,得到工作台在三维空间的位姿,进而检测到工作台在每个采样时间的运动误差.     

基于点对特征和局部参考系的六维位姿估计算法

针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部参考系作为补充特征;在线匹配阶段,以距离作为投票权重,并利用匹配点对的局部参考系相似度验证候选位姿;最后通过模型与场景的重叠率筛选未遮挡的多实例目标作为可抓取目标候选.结果表明:在方差为3%,5%倍模型尺寸的高斯噪声下,目标识别率分别可达97%,78%;所有试验的识别耗时均在1 s以内,满足实际需求.     

基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

基于二维码技术的电子票务系统的研究

讨论如何从多种图片格式中筛选出所采用的二维码图片格式,以便快速实现将信息生成为二维码图片,使其在网络中快速处理,能更好的融入到电子票务中.通过B/S结构,结合多种Script语言(VBScript、JavaScript)和ActiveX技术,实现一种全新的软件系统构造技术.     

基于流形优化法的相机位姿估计

为了减小正交迭代法用于跟踪相机位姿的累积误差,提出基于流形优化方法的估计相机位姿新颖算法.算法利用共线性误差模型将位姿估计转化为流形上实值函数最小化问题,然后运用微分几何的结论进行目标优化.优化过程包括搜索更新向量和收缩映射:在流形仿射切空间内对目标函数进行泰勒展开以搜索函数的零切向量场;用收缩映射将偏离流形的点重新映...     

基于二维码的矿山设备备件管理系统

针对国内矿山企业设备备件管理信息化水平较低的现状,将二维条形码技术应用于矿山设备备件库存管理过程中,设计并实现了一套科学、高效的备件管理系统。提供了一种基于微软.NET平台,采用C#编程语言开发矿山备件管理信息系统的思路和方法。论述了该系统的二维条码编码方式,功能框架结构以及备件库存管理方法等方面。实现了使用智能设备在矿山生产现场查询备件基本信息、库存储量、存储位置以及跟踪备件质量与智能定制检修计划等功能。研究结果表明该系统能够更合理地实现备件的库存管控,更有效地帮助矿山企业提升经济效益。     

基于二维码的校园考务信息应用方法

为了减少各类考试中纸质准考证件造成的资源浪费,同时避免二维码无法承载高质量证件图像的难题,设计并实现了基于QR码的二维码考务信息系统.采用半离线半在线的方式提供考生信息采集、考务信息安排、二维码电子准考凭证生成和考务信息识别等主要功能,不但可以节约纸张资源,还可以实现参加考试人员与电子凭证信息和考生信息数据库之间的三方联合认证.     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

基于三点透视的人脸姿态估计算法

提出了基于特征点透视变换和人脸统计模型的人脸姿态估计算法.首先建立以左右眼睛点和鼻尖为几何特征点的人脸统计模型,然后推导出这三个特征点在图像平面坐标系和三维世界坐标系间的对应关系,进而得到从图像平面上的三个特征点估算人脸在三维空间姿态的理论方程,最后运用迭代方法给出了一个完整的快速人脸姿态估计算法.实验结果表明,本算法精度高,速度快,具有较好的鲁棒性.     

单目视觉SLAM车载摄像机快速位姿估计及景物重构

针对单目视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)应用,提出一种快速车载摄像机位姿估计及景物结构3D重构算法。在无具体标定物的情况下,利用移动机器人二自由度运动导致摄像机采集视图中对应极点的特殊性质,标定出真实摄像机与虚拟摄像机间的相对姿态,并利用主动视觉方法进一步标定出移动机器人坐标系与虚拟摄像机坐标系间的相对位移;构造无穷单应变换,将真实视图中通过SIFT算法得到的假设欧氏匹配点集转换为对应虚拟摄像机的虚拟假设欧氏匹配点集,并利用基于RANSAC的归一化三点算法快速地对本质矩阵进行估计和分解;利用已观测到的路标三维信息,递归地剔除本质矩阵分解出的平移量的尺度不确定性,并利用线性三角形法重构出景物结构。实验结果表明:该算法在保证运算精度的同时,具有更快的运算速度。     

手机拍摄的快速响应码区域的一种定位算法

文章提出了一种从手机拍摄的图像中定位快速响应码区域的算法.该算法充分利用手机提供的软硬件平台,在频域内利用离散余弦变换特性对图像中快速响应码区域进行增强,从而区分条码/非条码区域,并利用数学形态学平滑条码区.实验表明,该算法具有较好的性能,对于不同倾角的条码图像也可取得较好的定位效果.