基于視覺處理和遺傳算法的Tripod機器人最優(yōu)軌跡控制.pdf

1、工業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)常需要將物體拾起并擺放在新的位置，這種工作的動作單一且重復(fù)性大，操作工人很容易疲勞且效率低下，但是視覺機器人卻能輕松完成這種工作，其準確性和快速性是無與倫比的。本次實驗采用了貝加萊Tripod機器人，將工業(yè)視覺機器人實際分揀的過程簡化成了對于平臺上幾何體抓取和放置的研究。
　　為提高Tripod機器人對幾何體抓取和放置的準確度，同時提升該過程的快速性，本文設(shè)計了視覺處理和路徑規(guī)劃算法，具體分為圖像采集及預(yù)處理、平臺及幾

2、何體的定位與顏色識別、最優(yōu)路徑設(shè)計、TCP/IP通信等四大模塊。
　　圖像采集及預(yù)處理模塊。在控制柜合適位置安裝攝像頭，對操作平臺的擺放狀態(tài)進行拍攝，獲取圓形工作平臺側(cè)拍圖。側(cè)拍圖像存在畸變，透視變換獲得其矯正圖；采用灰度化去除圖像的彩色信息，使其只保留亮度信息；選取高斯濾波法，消除圖像中的噪聲；設(shè)計了一種改進的局部閾值OSTU法，對圖像進行了二值化處理；最后利用Canny算子邊緣提取方法，提取出較好的目標輪廓圖。
　　平臺

3、及幾何體的定位與顏色識別模塊。采用兩步定位法實現(xiàn)外環(huán)幾何體中心及內(nèi)環(huán)孔位中心的精確定位?？焖貶ough變換圓檢測，獲得圓形粗定位的中心點；坐標旋轉(zhuǎn)，得到三角形和星形的粗略中心點。運用垂徑定理，實現(xiàn)圓形中心點的精確定位；求取邊緣像素點均值，對三角形及星形進行中心點的精確定位。提取外環(huán)幾何體精定位中心點相應(yīng)的RGB分量值，運用cvMat函數(shù)實現(xiàn)顏色識別。
　　最優(yōu)路徑設(shè)計模塊。設(shè)計了主從染色體共生遺傳進化算法獲取最優(yōu)的抓取軌跡方案，具

4、體完成了染色體編碼、初始化種群、適應(yīng)度選擇、遺傳算子等研究。在實現(xiàn)相同顏色幾何體擺放在一起的前提下，成功獲取Tripod機器人抓取9個幾何體的先后順序，并滿足抓放過程的快速性要求。
　　TCP/IP通信模塊。通過在Visual Studio中編寫通信程序并且設(shè)置好相應(yīng)的IP地址和端口，將抓取點和放置點坐標信息轉(zhuǎn)換成正確格式的報文數(shù)據(jù)，將其傳輸給貝加萊PCC。Real VNC成功接收報文數(shù)據(jù)后，Tripod機器人通過其運動控制系統(tǒng)處