發(fā)布時間：2020-04-08 05:12

【摘要】：目標抓取是機器人最為典型的應(yīng)用之一,而隨機運動目標的跟蹤抓取則是機器人目標抓取領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的課題,可顯著提升機器人操作的效率、柔性以及人機或者多機協(xié)作能力,具有廣泛的應(yīng)用前景。視覺是機器人最為重要的感知技術(shù)之一,結(jié)合機器視覺與機器人控制的視覺伺服技術(shù)為隨機運動目標的跟蹤抓取提供了可行的解決方案。然而,當前的視覺伺服技術(shù)對于隨機運動目標的跟蹤抓取仍然存在明顯不足,其核心問題在于對隨機運動目標的跟蹤抓取算法缺乏的實時性與魯棒性。本文以視覺伺服技術(shù)為基礎(chǔ),圍繞視覺引導(dǎo)下的隨機運動目標的跟蹤抓取這一主題,對視覺目標的跟蹤以及機器人的跟蹤抓取控制算法進行改進了深入研究。主要研究內(nèi)容包括:研究了基于改進幾何粒子濾波的視覺跟蹤算法,提升了動態(tài)跟蹤的實時性和魯棒性。首先,通過邊緣提取和形態(tài)學膨脹的方式,對特征點進行精簡。然后,用HSV顏色特征替代原有的灰度值特征。最后,在每一次準確的跟蹤后對目標模板按一定比例進行更新。通過OTB2015數(shù)據(jù)集的測試,改進后的算法將跟蹤速度由45.68fps提高到52.71fps,中心位置誤差由0.61提高到0.74。重構(gòu)了運動目標物在三維空間中的位姿,使改進幾何粒子濾波的視覺跟蹤的結(jié)果能夠用于機器人的伺服控制。采用RGB-D相機彩圖與深度圖相結(jié)合的方式對視覺跟蹤結(jié)果進行三維重構(gòu)。重構(gòu)過程中為了提高目標物位姿的計算速度,沒有重構(gòu)整個點云信息,而是有針對性地選取目標物上少量點的深度信息,通過SVD分解得到目標物的位姿。建立了“遠距離跟蹤近距離攔截抓取”的機器人動態(tài)跟蹤抓取策略,提升了機器人跟蹤抓取的快速性。跟蹤過程采用基于位置的視覺伺服(position based visual servoing,PBVS),并對PBVS中目標物的位姿進行預(yù)測和偏移,減少了跟蹤過程中的機器人運動的滯后,降低了跟蹤過程機器人本體遮擋目標物可能性。搭建了機器人視覺跟蹤抓取實驗平臺,開展了一維直線運動、二維隨機運動和三維隨機運動三類運動目標物的跟蹤抓取實驗。實驗結(jié)果表明,本文提出的基于改進幾何粒子濾波運動目標跟蹤抓取算法具有良好的實時性和魯棒性,三維隨機運動目標物的最大平移速度達到0.25m/s,最大旋轉(zhuǎn)角速度達到70°/s。
【圖文】：

華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文-1(a)(b)。對于運動目標物跟蹤抓取的實際應(yīng)用主要還停留在流水 (d)。對于傳送帶上的動態(tài)分揀視覺往往只起到識別和定位的作用傳送帶上的編碼盤完成。這就帶來了機器人、視覺傳感器以及傳并且該抓取為開環(huán)抓取，目標物位置姿態(tài)發(fā)生變化或者傳送帶運導(dǎo)致抓取失敗。(a) 機器人碼垛 (b) 機器人分揀

(c) 移動機械臂動態(tài)裝配 (d) 空間機械臂抓取 (c) 人機協(xié)作圖 1-2 復(fù)雜場景視覺跟蹤抓取1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀對于運動目標的跟蹤抓取方面的研究以歐美為代表的國家開始得較早，一維傳送帶抓取已經(jīng)有了較為成熟的應(yīng)用[9-12]，目前的研究熱點已經(jīng)轉(zhuǎn)向?qū)Χ嗑S運動目標的跟蹤抓取，并且已逐步有了一些實際應(yīng)用。我國對于運動目標各種抓取的研究較少，應(yīng)用也主要集中在一維傳送帶上的跟蹤抓取，對于多維運動目標的跟蹤抓取的研究我國主要集中在航天領(lǐng)域的空間機械臂上。運動目標的跟蹤抓取的研究熱點主要集中在對于運動目標跟蹤和預(yù)測以及機械臂軌跡規(guī)劃和控制這兩方面。1.3.1 運動目標跟蹤和預(yù)測研究現(xiàn)狀對于傳動帶上運動物品的視覺跟蹤抓取，同濟大學的張建等人[13]利用 SIFT 特征點訓練 SVM 分類器實現(xiàn)對目標物的識別，然后通過卡爾曼濾波器估計對象的位置和方向來獲得機器人的抓取區(qū)域，實現(xiàn)了對傳送帶上以 0.4m/s 速度運動的物品的抓取，該方法雖然可以做到目標物的快速識別。但是 SVM 分類器需要進行大量的離線訓練才能達到
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242

【參考文獻】

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本文編號：2618940