多模态信息融合在机器人目标定位抓取中的应用研究

发布时间：2021-01-19 15:43

　　基于计算机视觉的物体识别与定位技术在工业生产中得到广泛的应用。本文从工业生产的需求出发,提出了一种物体位姿估计算法,通过提取二维图像与三维图像的多模态信息,实现了对物体的识别定位,并通过抓取实验验证了算法的可靠性与鲁棒性;为了增加识别的可靠性,利用深度学习对不同物体进行了分类训练,得到一个分类识别的模型,通过实验验证了该模型具有良好的识别效果。本文的研究内容如下:（1）对Kinect2深度相机,USB相机和机器人进行标定实验,将它们三者的坐标系转换到世界坐标系下,为后期的抓取提供理论基础;（2）利用USB相机获取二维图像,对物体的边缘轮廓检测进行轮廓识别,再提取图像的SIFT特征进行定位跟踪,得到物体的位置信息;（3）通过Kinect2相机获取三维点云图像,经过预处理、欧式聚类分割、VFH特征计算、KD树搜索得到最佳模板,进行点云图像的识别,并经点云聚类配准获得物体方向信息。（4）提出了一种物体位姿估计算法,融合上述两者方法,完成对物体的识别与定位。通过机器人抓取实验对本文方法的效果进行了验证,结果表明,采用二维图像和三维点云图像的多模态信息进行处理,能够有效对不同形状的目标物体进行识... 

【文章来源】：宁波大学浙江省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

几种不同的工业机器人Fig.1.1Thedifferenttypesofindustrialrobots我国是一个人口大国，但是老龄人口数量日渐增多，年轻劳动力人数严重

工人完成搬运、码垛、喷涂、焊接、作之一，人在抓取之前能用眼镜看到到物体的存在。传统的工业机器人只作对象发生变化则需要重新编程，严统工业机器人上安装计算机视觉系统”，让机器人能够“看到”周围的环器人可应付自如。这样可大大减少工效益。计算机视觉系统配合工业机器变成科技强国添砖加瓦，具有非常重要国最大的一家网络电子商务公司，主要azon 的仓库中，Kiva 机器人帮助工作中的货物。整个过程中，机器人负责任务。基于此，从 2015 年始，Amazllenge），希望可以找到以机器代人完。

主要完成对场景图了图像特征提取的可靠性；的特征包括了形状、颜色等特征等，常见的图像特征提在各个不同的应用中有不同示在图像边缘分割后物体的征点的信息输出物体的位姿以分为基于二维图像的识别定是传统的运用数字图像处理技着时代的发展，计算机硬件的于对数据进行特征表征学习的在某一些方面表现的更好。以介绍国内外的研究现状。姿态估计方法有很多种。

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于SAC-IA和改进ICP算法的点云配准技术[J]. 陈学伟,朱耀麟,武桐,王祖全.  西安工程大学学报. 2017(03)
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[10]基于高斯金字塔的图像运动估计算法[J]. 王斌,何中市,伍星,贾媛媛.  计算机工程与应用. 2015(07)

硕士论文
[1]尺度不变特征的研究及其在图像配准中的应用[D]. 唐坤.江苏科技大学 2014



本文编号：2987264