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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 149 毫秒
1.
基于视觉与超声技术机器人自动识别抓取系统   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了满足机器人装配作业中对工件进行可靠识别与抓取的信号处理技术及检测方法,对痛准确描述物体形状的特征提取方法进行了研究,设计了一种基于视觉与超声技术的机器人自动识别与抓取系统的结构,并在机器人装配作业平台上进行了物体识别与抓取的实验研究。  相似文献   

2.
一种基于视觉信息的自主搬运机器人   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出了一种利用视觉信息进行定位和抓取的自主机器人搬运系统,此系统由带有两自由度操作手的轮式移动机器人和远程控制站组成。机器人利用视觉系统识别路标信息,采用MonteCarlo方法进行自定位。当靠近目标物体时,机器人利用视觉系统识别目标,并在利用该信息引导下自动抓取。由于机器人的运行是靠视觉系统获取的路标信息和目标物体信息引导的,同时具有遥操作控制功能,因此该系统能轻松完成复杂环境下搬运物体的任务。  相似文献   

3.
针对机器人结合机器视觉在面对特定物体进行抓取任务时,系统设计工作量大、可移植性差的问题,提出基于机器人操作系统(ROS),结合手眼的七轴机械臂目标抓取方法,在ROS框架下利用协作机器人FRANKA PANDA结合RGBD摄像头进行目标抓取。创建了RGBD摄像头的xacro机器人模型,利用RViz进行三维模型的可视化操作;应用MoveIt!软件对RViz和Dazebo进行联合仿真;将ROS获取的图像信息发送给OpenCV库进行图像处理及物体定位,然后将物体坐标信息发还给ROS进行机械臂抓取任务。结果表明,该方法简单有效,以ROS为基础设计的抓取方法可移植性强,解决了面对复杂多样的物体,机器人系统需进行大规模控制改动的问题。  相似文献   

4.
针对在多物体复杂抓取场景下,协作机器人如何实现能在人机共融的环境中精确抓取特定目标工件及自主避障的问题,提出了一种基于监督学习的视觉引导下的协作机器人抓取方法;首先利用监督学习算法训练和处理待抓取物图像信息,完成对抓取目标特征的快速识别与定位;然后将抓取物的定位信息通过串口通信协议传输给ROS系统控制机器人完成运动规划...  相似文献   

5.
针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一个单手双目手眼系统用于半智能排爆机器人的自动控制.该系统基于双目视觉原理,采用Matlab7.0作为运算引擎,调用机器视觉软件eVision6.2中的EasyMatch 模式匹配库进行立体匹配,实时捕获图像,进行摄像机标定、图像预处理和匹配,确定可疑目标物的坐标,并把图像实时显示在控制台,自动控制手臂靠近并准确抓取可疑目标物.该半智能排爆机器人抓取实验的相对误差小于2.54%,表明该立体视觉系统在精度上能满足半智能排爆机器人的要求.  相似文献   

6.
抓取是机器人的基本操作任务,通过待抓取物体的位姿变化对机器人关节数据自适应调整,提高机器人物体抓取成功率.本文基于EM算法的混合正态分布模型建立待抓取物体位姿观测变量和机器人关节变量之间的映射关系,并采用UR3机器人进行抓取试验.结果表明,采用该方法进行抓取控制只是在样本训练集的边缘抓取失败,抓取成功率为95.5%.基...  相似文献   

7.
针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一个单手双目手眼系统用于半智能排爆机器人的自动控制.单手双目手眼系统是半智能排爆机器人的重要组成部分和关键技术,该视觉系统利用双目立体视觉原理,采用Matlab7.0作为运算引擎,调用机器视觉处理软件EVision6.2中的EasyMatch模式匹配库进行立体图像匹配,能实时捕获排爆机器人周围的图像信息、进行摄像机标定、图像预处理、立体图像匹配、确定机器人未端手爪与可疑目标物的相对位置坐标,并把图像实时显示在控制台,自动控制手臂靠近并准确地抓取可疑目标物.该半智能排爆机器人成功地抓取实验,表明了该立体视觉系统在精度上能够满足半智能排爆机器人的项目要求.  相似文献   

8.
针对仿人机器人执行抓取操作,提出了一种联合使用视觉前馈和视觉反馈的控制策略. 在视觉前馈中利用基于表格的逆运动学算法,简化了逆运动学计算,减少了抓取操作时间. 视觉反馈补偿了弱标定并增加了系统的稳定性. 两种控制算法的联合使用简化了仿人机器人的伸手抓取操作. 实验结果验证了该控制策略的可用性.  相似文献   

9.
移动机器人视觉定位方法,主要是将目标物体的图像像素与移动机器人和目标物体之间的距离联系起来。应用视觉传感器搜寻目标物体,并借助于图像处理技术提取目标物体的特征对目标进行定位。通过计算目标物体图像的像素数,比例关系来确定目标物体与机器人之间的距离。这种方法成功地运用于RIRAII移动机器人上。  相似文献   

10.
清扫机器人是通过采集的图像对物体进行识别,并将必要的资料传给机器人手臂,进而移动手臂抓取目标物。为了实现机器人的视觉系统就要对采集的图片进行数字处理,然后用直方图修整法进行图像增强,再利用改进了的矩不变法进行图像分割,最后进行特征提取来获得需要的图像。该系统对一些实用的图像处理方法进行了有效的综合,使其形成了功能较全面的机器人视觉图像处理系统。  相似文献   

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