室內智能移動機器人規(guī)則物體識別與抓取.pdf

1、隨著計算機及網絡技術的迅速發(fā)展，給機器人技術的發(fā)展帶來了新的發(fā)展機遇，2015年在北京召開的機器人大會更是將機器人發(fā)展推向了高潮。智能型機器人作為機器人技術的一個分支越來越受到人們的關注，成為研究的重點。本文結合實際場景對智能移動機器人在室內環(huán)境下對規(guī)則物體的識別與抓取進行研究，在室內對指定的規(guī)則物體進行識別及定位，最后通過控制機器人的移動抓取物體。本文的主要工作總結如下:
　　(1)目標檢測與識別，本課題的規(guī)則物體有:圓形、長方

2、形、三角形。由于傳統(tǒng)的Hough變換不能有效的檢測圖像中是否有圓形、長方形、三角形等物體，本文針對不同的規(guī)則物體提出兩種不同的識別方案:一是針對圓形物體，提出一種新的圓形物體識別方法，首先是基于HSV的顏色分割，對二值化后圖像通過連通域輪廓標記結合圓形度計算輪廓面積與周長比值識別圓形物體;二是針對長方形及三角形物體，在基于HSV分割的基礎上，提出使用Harris角點提取，通過改進該算法合理設置參數(shù)可以比較穩(wěn)定的提取角點，由于噪聲的存在，

3、往往提取的角點數(shù)目偏多，所以對提取的角點進行坐標排序，選取一定數(shù)目的角點，計算這些角點夾角的余弦值有效識別長方形與三角形物體。
　　(2)攝像機標定，深入研究了張正友標定算法，發(fā)現(xiàn)該算法操作簡單，精度高，但是常常由于一些人為因素導致標定不準確，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兩種標定工具標定，以保證標定更精確。并將標定結果與通過小孔成像原理計算的焦距值做對比驗證標定的正確性。
　　

4、(3)目標定位與抓取，目標定位階段，根據實際的實驗環(huán)境，制定合理的目標搜索策略，然后對目標物體相對機器人的位置進行等價分區(qū)，利用前人提出的基于地平面約束的測距算法，在此基礎上加入誤差矯正提高定位的準確性。物體抓取，研究了Pioneer3-AT型機器人平臺并分析了在該機器人上執(zhí)行程序的流程，通過測距得到的位置信息，調整機器人姿態(tài)，最后控制機械手運動抓取物體。
　　實驗結果表明，使用本文提出的兩種目標識別方案不僅能夠比較準確的識別規(guī)則