可视机械臂的目标识别与定位研究
发布时间：2022-02-11 10:12
近年来,机械臂技术在各个领域应用的越来越广泛。但是现有的果园采摘机械臂、工业生产机械臂等存在许多弊端。例如,有些机械臂配备较为落后的视觉系统,甚至没有应用视觉系统,这些问题阻碍着机械臂的发展和应用。在实际应用中如何能增强机械臂系统的识别与定位能力、完成复杂任务的能力就成为了改进机械臂系统的关键问题。针对机械臂系统识别与定位能力的不足本文进行如下研究:目前,视觉系统与机械臂系统的传统结合方式是将相机固定在一端进行识别与定位,由另一端的机械臂完成抓取任务。这样的设计方法具有局限性,抓取的物体要根据相机的位置而固定。本文为了改善这种弊端,提出一种将深度相机固定在机械臂末端的识别与定位系统,这种搭建方式可以根据目标摆放角度的不同进行多次、多角度的识别和定位,增加了系统的泛化能力和实用性。在识别方面,深度学习算法比基于特征匹配的传统算法识别更加准确。所以本文提出将深度学习中的YOLO v3算法应用在系统中,并针对算法对小目标的识别不够精准、识别框回归不准确的问题做出改进。本文减少了YOLO v3基础网络的层数,同时增加了多尺度特征提取结构,采用卷积核大小为（1×1）、（1×1+3×3）、（1×1...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
HERB机器人在美国的波士顿大学，Andreas等人运用3D点云算法和人工智能算法相结合的方
第1章绪论21.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状机械臂与机器视觉相结合的研究方式最早出现在上个世纪90年代，首次将视觉与机械臂结合的应用是在1991年，由Herve等人实现了将传感信息从图像空间直接映射到机械臂空间的控制方法[6]。而后在1995年，由Yoshimi等人使用无标定视觉的方式完成了视觉孔轴的装备任务[7]。随后数十年技术不断成熟，将机械臂与视觉结合应用成为了机械臂技术发展的热点方向。HERB(HomeExploringRoboticButler)机器人是美国卡耐基梅隆大学某团队的研究成果，如图1.1所示。机器人具备彩色视频传感器、深度传感器等视觉传感器。针对视觉与机械臂的结合，Berenson的团队[8]对其进行二次开发，采用为机器人建立一个存储大量3D模型的数据库，通过机器人拍摄目标的RGB图像，使用SIFT算法与数据库中的模型进行特征匹配，匹配成功则完成目标的识别和定位任务。图1.1HERB机器人在美国的波士顿大学，Andreas等人运用3D点云算法和人工智能算法相结合的方式完成机械臂的识别与定位任务，如图1.2所示。首先，将视觉传感器拍摄的目标的RGB图像或者点云图像作为系统的输入，经过算法处理生成大量的候选抓取位置，然后系统对候选抓取位置进行评估，最终得到可行的抓取位置，最后完成抓取任务。图1.2Andreas等人的实验平台最为著名的是美国WillowGarage公司研制的PR2（PersonalRobot2）机器人，
第1章绪论3主要是由视觉系统、机械臂系统和底盘组成，如图1.3所示。其在头部配备了视觉传感器、激光传感器和RGB-D传感器。同时，机器人具有两个七自由度的机械臂和一个全方位移动底盘。机器人的主要任务是完成目标的识别、定位与抓取任务，为家庭服务提供极大的便利。图1.3PersonalRobot2机器人由于PR2机器人在视觉与机械臂结合方面的出色表现，加州大学伯克利分校的Levine等人首次提出将强化学习算法等人工智能技术应用在PR2机器人上[9]。他的团队使用策略搜索算法学习一些不同的抓取姿态和运动轨迹，使机器人能够适应更复杂的工作环境。如图1.4所示。图1.4PR2机器人实验平台1.2.2国内研究现状由于国内的机械臂技术起步较晚，所以国内关于机械臂与机器视觉的研究无论是从应用、研发等方面都比美国、日本、欧洲这些在机械臂技术发达的国家略有差距。但是随着我国对于机械臂技术研究的重视程度越来越高，同时为了响应国家的“863计划[10]”，我国的自动化研究所、哈尔滨工业大学等许多高校开始对机器人领域进行探索，随后便涌现出许多优秀的研究成果。在2005年，我国医疗领域使用机器人是由东北大学的潘峰等人开创的，他的团队使用机器视觉与机械臂相结合的方式完成脑外科手术[11]，与传统的手术相比其能够通过计算机和机械臂的帮助降低手术风险。其系统包括有计算机辅助规划和引导系统、机器人和控制系统、机器视觉系统以及患者系统等四部分。整个手术过程是由视觉系统根据患者的情况在患者头颅上定位四个标记，将机械臂的末端也固定上两个标
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业机器人的应用现状及发展[J]. 朴圣艮. 农家参谋. 2019(23)
[2]养老服务机器人现状及其发展建议[J]. 赵雅婷,赵韩,梁昌勇,孙浩,吴其林. 机械工程学报. 2019(23)
[3]一种协作型机器人运动性能分析与仿真[J]. 胡明伟,王洪光,潘新安,田勇,常勇. 智能系统学报. 2017(01)
[4]全面认识互联网+,大力推进智能制造[J]. 杨海成. 机器人技术与应用. 2015(04)
[5]《中国制造2025》推动机器人发展[J]. 机器人技术与应用. 2015(03)
[6]空间机械臂技术及发展建议[J]. 于登云,孙京,马兴瑞. 航天器工程. 2007(04)
[7]视觉定位脑外科手术机器人系统的坐标映射[J]. 潘峰,武威,杨轶璐,徐心和. 东北大学学报. 2005(05)
[8]国家863计划新一代信息网络研究的部署[J]. 赵慧玲. 电信技术. 2003(06)
博士论文
[1]在轨服务空间机械臂运动及任务规划方法研究[D]. 曾岑.大连理工大学 2013
硕士论文
[1]基于装配机器人双目视觉系统的障碍物三维重建研究[D]. 傅豪.西安理工大学 2018
[2]基于快速SSD深度学习算法的机器人抓取系统研究[D]. 王欣.武汉科技大学 2018
[3]基于SSD物体检测技术的机器人抓取系统研究[D]. 李亚男.吉林大学 2018
[4]采摘机器人目标识别及定位研究[D]. 王伟斌.西安理工大学 2017
[5]基于视觉感知的机械臂运动控制研究[D]. 刘诗钊.兰州理工大学 2017
[6]6R机器人的运动规划与仿真研究[D]. 王鹏.北京邮电大学 2017
[7]基于双目视觉的伺服机械臂运动控制研究[D]. 于灏洋.大连理工大学 2016
[8]基于双目立体视觉的工业机器人目标识别及定位研究[D]. 聂春鹏.长安大学 2015
本文编号：3620092
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
HERB机器人在美国的波士顿大学，Andreas等人运用3D点云算法和人工智能算法相结合的方
第1章绪论21.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状机械臂与机器视觉相结合的研究方式最早出现在上个世纪90年代，首次将视觉与机械臂结合的应用是在1991年，由Herve等人实现了将传感信息从图像空间直接映射到机械臂空间的控制方法[6]。而后在1995年，由Yoshimi等人使用无标定视觉的方式完成了视觉孔轴的装备任务[7]。随后数十年技术不断成熟，将机械臂与视觉结合应用成为了机械臂技术发展的热点方向。HERB(HomeExploringRoboticButler)机器人是美国卡耐基梅隆大学某团队的研究成果，如图1.1所示。机器人具备彩色视频传感器、深度传感器等视觉传感器。针对视觉与机械臂的结合，Berenson的团队[8]对其进行二次开发，采用为机器人建立一个存储大量3D模型的数据库，通过机器人拍摄目标的RGB图像，使用SIFT算法与数据库中的模型进行特征匹配，匹配成功则完成目标的识别和定位任务。图1.1HERB机器人在美国的波士顿大学，Andreas等人运用3D点云算法和人工智能算法相结合的方式完成机械臂的识别与定位任务，如图1.2所示。首先，将视觉传感器拍摄的目标的RGB图像或者点云图像作为系统的输入，经过算法处理生成大量的候选抓取位置，然后系统对候选抓取位置进行评估，最终得到可行的抓取位置，最后完成抓取任务。图1.2Andreas等人的实验平台最为著名的是美国WillowGarage公司研制的PR2（PersonalRobot2）机器人，
第1章绪论3主要是由视觉系统、机械臂系统和底盘组成，如图1.3所示。其在头部配备了视觉传感器、激光传感器和RGB-D传感器。同时，机器人具有两个七自由度的机械臂和一个全方位移动底盘。机器人的主要任务是完成目标的识别、定位与抓取任务，为家庭服务提供极大的便利。图1.3PersonalRobot2机器人由于PR2机器人在视觉与机械臂结合方面的出色表现，加州大学伯克利分校的Levine等人首次提出将强化学习算法等人工智能技术应用在PR2机器人上[9]。他的团队使用策略搜索算法学习一些不同的抓取姿态和运动轨迹，使机器人能够适应更复杂的工作环境。如图1.4所示。图1.4PR2机器人实验平台1.2.2国内研究现状由于国内的机械臂技术起步较晚，所以国内关于机械臂与机器视觉的研究无论是从应用、研发等方面都比美国、日本、欧洲这些在机械臂技术发达的国家略有差距。但是随着我国对于机械臂技术研究的重视程度越来越高，同时为了响应国家的“863计划[10]”，我国的自动化研究所、哈尔滨工业大学等许多高校开始对机器人领域进行探索，随后便涌现出许多优秀的研究成果。在2005年，我国医疗领域使用机器人是由东北大学的潘峰等人开创的，他的团队使用机器视觉与机械臂相结合的方式完成脑外科手术[11]，与传统的手术相比其能够通过计算机和机械臂的帮助降低手术风险。其系统包括有计算机辅助规划和引导系统、机器人和控制系统、机器视觉系统以及患者系统等四部分。整个手术过程是由视觉系统根据患者的情况在患者头颅上定位四个标记，将机械臂的末端也固定上两个标
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业机器人的应用现状及发展[J]. 朴圣艮. 农家参谋. 2019(23)
[2]养老服务机器人现状及其发展建议[J]. 赵雅婷,赵韩,梁昌勇,孙浩,吴其林. 机械工程学报. 2019(23)
[3]一种协作型机器人运动性能分析与仿真[J]. 胡明伟,王洪光,潘新安,田勇,常勇. 智能系统学报. 2017(01)
[4]全面认识互联网+,大力推进智能制造[J]. 杨海成. 机器人技术与应用. 2015(04)
[5]《中国制造2025》推动机器人发展[J]. 机器人技术与应用. 2015(03)
[6]空间机械臂技术及发展建议[J]. 于登云,孙京,马兴瑞. 航天器工程. 2007(04)
[7]视觉定位脑外科手术机器人系统的坐标映射[J]. 潘峰,武威,杨轶璐,徐心和. 东北大学学报. 2005(05)
[8]国家863计划新一代信息网络研究的部署[J]. 赵慧玲. 电信技术. 2003(06)
博士论文
[1]在轨服务空间机械臂运动及任务规划方法研究[D]. 曾岑.大连理工大学 2013
硕士论文
[1]基于装配机器人双目视觉系统的障碍物三维重建研究[D]. 傅豪.西安理工大学 2018
[2]基于快速SSD深度学习算法的机器人抓取系统研究[D]. 王欣.武汉科技大学 2018
[3]基于SSD物体检测技术的机器人抓取系统研究[D]. 李亚男.吉林大学 2018
[4]采摘机器人目标识别及定位研究[D]. 王伟斌.西安理工大学 2017
[5]基于视觉感知的机械臂运动控制研究[D]. 刘诗钊.兰州理工大学 2017
[6]6R机器人的运动规划与仿真研究[D]. 王鹏.北京邮电大学 2017
[7]基于双目视觉的伺服机械臂运动控制研究[D]. 于灏洋.大连理工大学 2016
[8]基于双目立体视觉的工业机器人目标识别及定位研究[D]. 聂春鹏.长安大学 2015
本文编号：3620092
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