一種雙攝像頭協同的機器人機械手物體抓取方法實現.pdf

1、隨著機器人硬件配置的不斷提升，現有的機器人軟件技術已不能滿足人們對機器人人能力的期望。人們期望機器人能夠更自主更智能的完成任務，而不是僅靠設定好的步驟完成指定任務。抓取操作作為機器人完成其它任務所必備的最基本能力之一，其能力的高低是機器人智能化程度的一個重要評判依據;同時，視覺傳感器作為機器人獲取外界信息的主要渠道，其信息獲取和處理能力也已成為機器人智能化程度的一個重要標志[2];因此怎樣基于視覺傳感器提升機器人抓取物體的能力具有理論研

2、究意義和實際應用意義。
　　當前用于研究和應用的大部分機器人只配備了單攝像頭，基于單目的抓取定位技術，主流思想是結合攝像頭或目標的運動模型和多幀圖像信息，求取目標的三維信息;它需要攝像頭標定和校準及運動建模、涉及圖像融合技術，定位過程運算量大，且容易受外界影響。然而，如果采用單目測距和目標與攝像頭視野中心的水平和垂直偏角信息相結合的模糊定位方式，可能在不涉及攝像頭校準和多幀圖像融合的情況下實現單目定位;這將會降低單目定位的苛刻要求

3、，具有普遍的應用價值。
　　當前對機器人抓取智能控制研究案例甚少，尤其在目標和機器人都運動情況下的研究。因此，本文基于仿人機器人，深入研究各鄰域智能控制方法、主流技術路線和技術特性等，嘗試在抓取控制系統中引入模糊神經網絡控制算法，在不對攝像頭標定，系統建模的基礎上實現“邊看邊做”模擬人類思維的智能抓取移動目標功能，提高控制系統的可復用性、縮減了算法的計算量、提高系統的實時性。
　　研究和測試平臺采用的是基于Gentoo的嵌入

4、式GNU/Linux系統的NAO仿人機器人。首先，深入分析NAO機器人視覺伺服系統硬件能力和限制，為NAO機器人構建新的輔助視場，解決了NAO機器人操作系統不開源、不支持外設等難題。其次，結合仿人機器人雙機械臂優(yōu)勢在制定的控制算法基礎上采用雙手協同抓取方式，進一步提升抓取速度，提高機器人對執(zhí)行末端的利用率，符合仿人機器人硬件設計者的初衷。最后，將制定的目標搜索、定位、跟蹤和抓取方法在NAO機器人平臺上進行實驗，實驗數據和效果表明了控制方