基于机器人视觉的目标定位与抓取姿态研究

发布时间：2024-05-20 04:05

　　机器人是电器或机械实现自动化的应用产物,被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”,是衡量一个国家创新能力和产业竞争力的重要标志,已成为全球新一轮科技和产业革命的重要切入点。人工智能是让机器更加智能化、人性化的助推器,人们希望机器人像人类一样,在工作中表现得更加智能,这就需要人工智能重新赋予机器人新的生命。深度学习是人工智发展中重要的里程碑,为机器实现学习提供了更好的方法。如今机器人的目标抓取技术还远远落后于人类的表现,成为目前机器人研究中的一个重要领域和热点。机器人要实现自主抓取,首先机器人需要对环境进行感知,检测目标物体的位置、识别物体的类别、确定抓取目标物体的姿态,才可以规划机器人运动轨迹,并控制机器人实施抓取。本文的工作主要是围绕基于机器人视觉的目标检测与抓取姿态估计问题,结合深度学习理论和技术,研究和实现基于机器视觉的目标物体的检测、识别、定位以及抓取姿态估计。本文的主要工作包括以下三个方面:(1)使用双目摄像机,进行环境感知,获取待抓取物体的图像和深度信息。结合本文数据集和应用的要求,使用基于回归的神经网络模型进行物体检测与识别,并采用迁移学习的方法加快网络的训练过程。通过训练后的神经...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1上海大学服务机器人Fig.1-1ShanghaiUniversityServiceRobot

图1-1上海大学服务机器人Fig.1-1ShanghaiUniversityServiceRobot器人视觉技术也有了很大的进步。上海使用图像边缘特征提取算法，以及归一技术[16]。北京交通大学使用配有双目摄SV颜色空间中使用传统的图像分割方法物体的三维坐标[17]....

图2-1相机成像原理

此本章将详细介绍双目摄像机的工作原理。本章还将介绍目前常用的物体检及选择YOLO框架的原因。迁移学习能加快神经网络的训练，因此本文在物型以及抓取物体的姿态估计模型中都用到了迁移学习的方式，本章也会对迁所介绍。.1双目测距简介1.1相机标定相机的几何模型主要分为线性几何模型....

图2-2径向畸变

图2-2a)为无畸变的图像，图2-2b)为桶形畸变的图像，图2-2c)为枕形畸变的图像。本文用一个比较廉价的相机拍摄的RGB图就发生了桶形畸变，如图2-3所示。图2-3桶形畸变的相机图像Fig.2-3Barreldistortioncameraimag....

图2-3桶形畸变的相机图像

b)桶形畸变c)图2-2径向畸变Fig.2-2Radialdistortion着透镜半径方向分布的畸变，产生原因是光线在方更加弯曲，这种畸变在普通廉价的镜头中表现变和枕形畸变两种，如图2-2所示，图2-2a)为无像，图2-2c)为枕形畸变的图像。本文用一个....

本文编号：3978933