室內(nèi)智能移動(dòng)機(jī)器人規(guī)則物體識(shí)別與抓取.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，給機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇，2015年在北京召開(kāi)的機(jī)器人大會(huì)更是將機(jī)器人發(fā)展推向了高潮。智能型機(jī)器人作為機(jī)器人技術(shù)的一個(gè)分支越來(lái)越受到人們的關(guān)注，成為研究的重點(diǎn)。本文結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景對(duì)智能移動(dòng)機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境下對(duì)規(guī)則物體的識(shí)別與抓取進(jìn)行研究，在室內(nèi)對(duì)指定的規(guī)則物體進(jìn)行識(shí)別及定位，最后通過(guò)控制機(jī)器人的移動(dòng)抓取物體。本文的主要工作總結(jié)如下:
　　(1)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別，本課題的規(guī)則物體有:圓形、長(zhǎng)方

2、形、三角形。由于傳統(tǒng)的Hough變換不能有效的檢測(cè)圖像中是否有圓形、長(zhǎng)方形、三角形等物體，本文針對(duì)不同的規(guī)則物體提出兩種不同的識(shí)別方案:一是針對(duì)圓形物體，提出一種新的圓形物體識(shí)別方法，首先是基于HSV的顏色分割，對(duì)二值化后圖像通過(guò)連通域輪廓標(biāo)記結(jié)合圓形度計(jì)算輪廓面積與周長(zhǎng)比值識(shí)別圓形物體;二是針對(duì)長(zhǎng)方形及三角形物體，在基于HSV分割的基礎(chǔ)上，提出使用Harris角點(diǎn)提取，通過(guò)改進(jìn)該算法合理設(shè)置參數(shù)可以比較穩(wěn)定的提取角點(diǎn)，由于噪聲的存在，

3、往往提取的角點(diǎn)數(shù)目偏多，所以對(duì)提取的角點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)排序，選取一定數(shù)目的角點(diǎn)，計(jì)算這些角點(diǎn)夾角的余弦值有效識(shí)別長(zhǎng)方形與三角形物體。
　　(2)攝像機(jī)標(biāo)定，深入研究了張正友標(biāo)定算法，發(fā)現(xiàn)該算法操作簡(jiǎn)單，精度高，但是常常由于一些人為因素導(dǎo)致標(biāo)定不準(zhǔn)確，為了獲得更精確值，本文拍攝多組圖片，分別使用Matlab工具箱與OpenCV兩種標(biāo)定工具標(biāo)定，以保證標(biāo)定更精確。并將標(biāo)定結(jié)果與通過(guò)小孔成像原理計(jì)算的焦距值做對(duì)比驗(yàn)證標(biāo)定的正確性。
　　

4、(3)目標(biāo)定位與抓取，目標(biāo)定位階段，根據(jù)實(shí)際的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，制定合理的目標(biāo)搜索策略，然后對(duì)目標(biāo)物體相對(duì)機(jī)器人的位置進(jìn)行等價(jià)分區(qū)，利用前人提出的基于地平面約束的測(cè)距算法，在此基礎(chǔ)上加入誤差矯正提高定位的準(zhǔn)確性。物體抓取，研究了Pioneer3-AT型機(jī)器人平臺(tái)并分析了在該機(jī)器人上執(zhí)行程序的流程，通過(guò)測(cè)距得到的位置信息，調(diào)整機(jī)器人姿態(tài)，最后控制機(jī)械手運(yùn)動(dòng)抓取物體。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用本文提出的兩種目標(biāo)識(shí)別方案不僅能夠比較準(zhǔn)確的識(shí)別規(guī)則