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为了提高人体运动位姿误差检测能力,提出基于双目视觉的运动位姿误差检测方法。采用双目视觉跟踪融合识别方法对运动位姿的样本动态特征点进行采样,以全局人体姿态信息为候选样本,进行运动位姿双目视觉特征高分辨提取,采用模板匹配方法,构建人体部位姿态候选样本轮廓分布集,获取模板大小,根据模板大小计算运动位姿的误差概率分布,利用相邻图像帧之间的运动特征分布集,构建运动位姿图像的位置信息检测模型,在此基础上,采用自适应颜色覆盖方法对运动位姿的误差概率分布做极小化处理,完成对人体运动位姿误差检测。仿真结果表明,采用该方法进行运动位姿误差检测的特征分辨能力很好,降低了检测误差,提高了运动位姿双目视觉跟踪识别能力。 相似文献
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为提高工业机器人在运行过程中的位姿精度,引入深度学习,开展对其位姿误差自动补偿方法的设计研究。结合深度学习,建立机器人位姿目标识别定位模型,并在RPN网络中完成模型的迭代和学习;为实现对工业机器人位姿误差的自动补偿控制,导入误差自动补偿模糊控制器;最后将位姿误差及补偿结果输出,实现对工业机器人位姿误差的补偿。通过对比实验的方式证明,新的补偿方法可以有效提高工业机器人运行时的位姿精度,进而促进工业机器人运行质量的提升。 相似文献
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基于路标的轮式机器人定位是机器人导航系统研究的热点问题,本文阐述了扩展卡尔曼滤波定位算法,该算法将机器人的内部传感器里程计和外部传感器激光传感器所提供的数据融合后对机器人的位姿修正,进行准确定位。对该算法编写的仿真程序实验结果表明,该定位系统具有较高的精度,有效地保证了机器人的正确航向。 相似文献
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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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为提升自主导航精度,使用Jetson Nano控制器,采用同步定位与地图构建和路径规划算法,融合轮式里程计、激光雷达和惯性测量单元等多传感器信息,实现精确的单点和多点自主导航。采用机器人操作系统搭建自主导航框架,使用基于图优化的cartographer算法实现环境地图构建与机器人位姿估计,采用A*算法作为全局路径规划算法,同时利用基于g2o优化的TEB算法实现环境突变时的局部路径规划。实验结果表明,基于图优化的cartographer算法建图效果优于常见的基于粒子滤波的Gmapping算法。基于g2o优化的TEB算法可避免动态窗口算法在局部路径规划中机器人被挟持的情况,提升智能机器人地图构建和路径规划的准确性。 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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传统逆运动学求解主要从逆运动学方程出发,基于一定的数学理论推导,不能完全实现计算机程序化,且精度与计算效率较低;为改善这一缺陷,基于机器人正向运动学方程,借助MATLAB工具,使用蒙特卡洛法仿真分析出PUMA560机器人的工作空间,任取一点末端执行器位姿作为逆运动学求解的已知位姿矩阵T,结合差分粒子群仿生智能算法作为逆运动学求解的主要理论算法。将计算出的旋转关节变量[θ1~θ6]代入正运动学方程,得出末端位姿矩阵[T];通过计算分析T与[T]相关角度误差,两矩阵所对应的位置向量与姿态向量误差精度为0.001数量级,完全满足目前机器人定位要求。基于差分粒子群理论的机器人逆运动学求解方法计算收敛速度更快,能高度实现计算机程序化,误差精度高,提高计算效率。 相似文献
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针对机器人快速运动时视觉里程计精度严重下降问题,提出基于点线特征的帧间匹配流视觉里程计（PL-FM）算法,以提高机器人在快速运动情形下的定位精度。PL-FM 算法通过对图像的预处理去噪,在特征点提取时引入灰度值权重,从而降低快速运动时光照的影响。将特征点匹配问题转化为向量计算,从而减少匹配时间,在帧间匹配流则采用衰减关键帧计算位姿,从而提高关键帧利用率。通过4 组实验对比,证明 PL-FM 算法误差精度提高 70%,时间效率提高 75%,保证了移动机器人的定位实时性,实现了低误匹配率及较高的定位精度。 相似文献
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简要概括了YSU足球机器人系统的视觉结构框架,对视觉系统的关键技术进行了详细介绍,通过几何矫正,克服了成像系统本身存在的图像形变问题.为了提高足球机器人图像处理的速度与精度,在分析了RGB彩色空间模型的优缺点后,提出采用HSV彩色空间模型进行图像处理,并根据足球机器人比赛的实际情况对HSV彩色空间模型做了相应的改进.此外,提出了一种基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法. 相似文献