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自动化生产线产品检测时,为快速获取产品的三维位姿参数,提出一种基于智能传感器的单目视觉工件位姿获取方法。通过HALCON软件中3D表面匹配算法,对机器人和智能传感器系统进行标定,运动平台带工件作平移运动,智能传感器扫描测量,获取工件的轮廓点云数据,利用软件完成物体的三维点云信息处理和模型的三维重构,确定工件位姿。试验结果表明,该方法可以快速测量,数据可用于机器人抓取。 相似文献
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提出了三指机器人手抓取规划的一种研究方法．通过对人手抓取操作动作的分析,归纳出三指抓取的两种典型方式．综合任务要求、物体的几何和物理特性以及环境信息,获得了三指手的抓取姿态和可抓取平面．最后将抓取规划过程归结为可行抓取平面上三个抓取位置的确定． 相似文献
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变换参照物判定物体的运动情况,这是学生颇感棘手的一类相对运动问题,本文介绍一种借助画示意图求解的方法．一、示意图规则１．用一条标有方向的直线表示物体的运动路线,运动物体和参照物的位置分别用画在直线上的点来表示;２．使表示运动物体的点相对于表示参照物点... 相似文献
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针对实验器材数量不足、实验成本高等问题导致的实验教学质量下滑,构建虚实结合实验平台对提高实验教学质量意义重大。该实验平台采用B/S架构,在对实验平台工作流程分析的基础上,基于云服务技术,设计并实现了机器人虚拟结合实验平台的仿真与实物实验。所设计的实验平台实现了机器人的模式展示、拆解、写字、小物体抓取等功能,对学生深入了解机器人具有重要的价值,提升了机器人课程实验教学的质量。 相似文献
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杨小强 《武汉职业技术学院学报》2021,(1):112-115
对目标物体的准确识别和分类,是机器人在工业应用中进行抓取和分拣等任务的核心问题。提出了基于PLC和机器视觉的物体形状和颜色识别系统,该系统由PLC作为主控,利用机器视觉对物体形状和颜色进行分类,在识别目标特征后,送入MATLAB处理后将结果发送给PLC,PLC控制机器人的关节,进行目标选择和抓取,有效提高了定位精度和工作效率,降低了成本。 相似文献
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戴福全刘路杰 《福建工程学院学报》2020,(6):530-534
为了解决流水线的快速抓取及分类问题,采用六自由度串联工业机器人和SCARA 四轴机器人结合,配合3D 和2D 相机,搭建了一套智能分类抓取系统。基于Halcon 视觉处理平台,在Qt 软件框架下进行二次开发,构建了机器人视觉引导的自动抓取和分类软件框架。通过相机采集图像,并在上位机中经图像预处理、位姿估计、模板匹配等步骤后,得到三维位姿或中心坐标,并发送给机器人实行智能抓取,从而实现对多种堆叠物块的识别和抓取。实验结果表明,通过视觉定位得到的物块中心位置和机械手实际抓取测量之间的误差为0.05~1.22 mm,摆放角度在5°以内时,分拣效率比人工分拣提高了62%左右,可以更好地满足实际企业生产的需求。 相似文献
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任务规划算法是机械臂在未知环境下具备抓取能力的基础,为此提出一种基于三维体素—语义地图的机械臂虚拟空间任务规划方法。在获取完整点云场景的基础上,利用基于掩码区域的卷积神经网络实现目标检测与实例分割,构建由三维点云、语义信息、三维计算机辅助设计模型组成的体素-语义混合地图;优化A~*算法完成机械臂末端执行器最优路径规划,利用贝塞尔曲线完成轨迹优化;探究抓取不同几何体时的机械臂末端位姿,分解抓取、放置等复杂任务,形成基于语义驱动的空间任务规划。在虚拟空间通过仿真试验,表明了所提算法的有效性和快速性,同时该算法可支撑机械臂执行各种复杂的抓取任务,并提升机械臂的智能水平。 相似文献
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针对油气管道专用检测机器人运动控制系统进行研究。在深入分析管道内机器人运动特性的基础上,利用基于模糊控制与神经网络控制的环境自学习网络方法对环境信息进行学习判断。利用模糊神经网络方法对管道机器人的运行轨迹进行自学习跟随,同时解决了管道机器人障碍物识别与规避的问题。仿真结果表明,该方法能够实现管道机器人的环境识别、路径跟随与障碍物识别等功能,符合管道检测的实用要求,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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《邢台职业技术学院学报》2016,(1):68-72
针对核电站水下机器人机械手抓取难点,综合机器人运动学分析及机械手运动规划的研究,探讨并制定了机械手的抓取规则。抓取规则很好地克服了抓取过程中存在的难点,并通过实验证明了该方法的理论意义及其应用价值。 相似文献
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基于分层光流场的运动车辆检测与跟踪 总被引：1，自引：0，他引：1
针对LK(Lucas Kanade)算法不能稳定跟踪快速移动目标的局限性,采用一种图像分层光流的跟踪方法,能获得针对目标的大尺度运动的较好预测结果.为了减少计算量,提出一种基于特征角点的光流跟踪技术,首先提取运动车辆的特征角点,计算其光流场,对角点实施跟踪极大地减少了光流计算量,可以满足目标检测实时性的要求.实验表明,当运动车辆转弯和移动时,角点始终稳定可靠,并且跟踪算法能够快速、准确地匹配特征焦点,实现了复杂交通场景下对运动车辆的实时稳定跟踪. 相似文献
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基于激光点云地图的动态障碍剔除是同步定位与建图（simultaneous localization and mapping, SLAM）研究领域的难题之一。动态障碍的移动轨迹不仅会遮挡真实的静态环境信息,也会对移动机器人的定位和路径规划造成阻碍。针对激光点云地图中的动态障碍识别问题,该文提出一种基于卡尔曼滤波的运动障碍跟踪方法。首先,对原始点云预处理,使用欧式聚类算法,实现离散点云聚类。其次设计了基于卡尔曼滤波的运动障碍状态预估方程,并预测出动态障碍点云目标在下一时刻的位置。然后,使用匈牙利算法将预测位置与下一时刻真实位置进行匹配,实现对每一时刻动态障碍体的识别。最后,剔除后进行点云配准建图。在室内外环境下对提出的动态障碍剔除算法进行验证,并将剔除动态障碍后的点云地图可视化输出。实验结果表明该算法在室内外环境下对激光点云地图中动态障碍均能较好地识别与剔除。 相似文献
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使用结构光方法对物体进行三维检测时,需要对图像中结构光条纹中心快速、准确提取。为提高检测速度,可向待测物体同时投射多结构光条。为实现多结构光条纹识别和亚像素中心快速提取,本文提出一种基于Hessian的多结构光条纹亚像素中心提取方法。该方法首先对多结构光条纹进行识别,根据识别的结构光条纹计算各条纹上的极值点,最后在极值点像素位置附近区域确定结构光条纹的亚像素中心。实验表明,该方法减小了Hessian矩阵算法的运算量,提高了结构光亚像素中心提取速度,能满足多结构光条纹识别和亚像素中心快速提取的需要。 相似文献