[發(fā)明專(zhuān)利]一種適用于工業(yè)機(jī)器人的操作物位置姿態(tài)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310034226.9
• 申請(qǐng)日: 2013-01-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103112015A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-05-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王振利;魯守銀;趙玉良;呂曦晨;李健
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 山東電力集團(tuán)公司電力科學(xué)研究院;國(guó)家電網(wǎng)公司
• 主分類(lèi)號(hào): B25J19/04
• 分類(lèi)號(hào): B25J19/04
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種適用于工業(yè)機(jī)器人的操作物位置姿態(tài)識(shí)別方法，屬于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域。

背景技術(shù)

目前，工業(yè)機(jī)器人主要應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化環(huán)境中，采用試教再現(xiàn)方式完成相應(yīng)的功能，即首先由人工導(dǎo)引機(jī)器人末端執(zhí)行器使機(jī)器人完成預(yù)期的動(dòng)作，機(jī)器人將該動(dòng)作序列進(jìn)行存儲(chǔ)，然后機(jī)器人憑記憶不斷重復(fù)該動(dòng)作，完成作業(yè)功能。為使機(jī)器人能夠勝任復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的工作，不但要有更好的控制系統(tǒng)，還需要更多地感知環(huán)境的變化。其中機(jī)器人視覺(jué)以其信息量大、信息完整成為最重要的機(jī)器人感知功能，因此機(jī)器人視覺(jué)伺服系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

視覺(jué)伺服系統(tǒng)按照攝像機(jī)的數(shù)目的不同，可分為單目視覺(jué)伺服系統(tǒng)、雙目視覺(jué)伺服系統(tǒng)以及多目視覺(jué)伺服系統(tǒng)；按照攝像機(jī)放置位置的不同，可以分為手眼系統(tǒng)和固定攝像機(jī)系統(tǒng)；按照系統(tǒng)反饋控制量的不同，視覺(jué)伺服系統(tǒng)分為基于位置的視覺(jué)伺服系統(tǒng)和基于圖像的視覺(jué)伺服系統(tǒng)。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)該領(lǐng)域的相應(yīng)研究相對(duì)較少，且主要集中在基于圖像的單目手眼系統(tǒng)，其中主要研究成果包括：

國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局2011年10月15日公開(kāi)的專(zhuān)利號(hào)為201020685635.7的“基于視覺(jué)伺服的移動(dòng)機(jī)器人精確定位云臺(tái)系統(tǒng)”發(fā)明中公開(kāi)了一種基于視覺(jué)伺服的移動(dòng)機(jī)器人精確定位云臺(tái)系統(tǒng)，該發(fā)明為典型的基于圖像的視覺(jué)伺服系統(tǒng)，發(fā)明通過(guò)單目相機(jī)獲取圖像，通過(guò)相應(yīng)的算法提取圖像特征，并與模板圖像比較，實(shí)現(xiàn)伺服功能。

國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局2005年3月30公告的專(zhuān)利號(hào)為CN200410067328.1的“焊接機(jī)器人伺服雙目視覺(jué)傳感器”發(fā)明中公開(kāi)了一種應(yīng)用于焊接機(jī)器人的雙目視覺(jué)傳感器，該發(fā)明為典型的基于位置的視覺(jué)伺服系統(tǒng)，發(fā)明采用雙目視覺(jué)算法實(shí)現(xiàn)操作物的三維信息的獲取，將該位置信息反饋機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)伺服功能。

上述研究都取得了一定程度上的有益效果，但仍存在如下問(wèn)題：

“基于視覺(jué)伺服的移動(dòng)機(jī)器人精確定位云臺(tái)系統(tǒng)”中由于采用單目相機(jī)，只能獲取操作物的二維信息，無(wú)法獲取深度信息，控制精度不高。

“焊接機(jī)器人伺服雙目視覺(jué)傳感器”中由于雙目算法的復(fù)雜度較高，算法運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于解決上述問(wèn)題，提供一種適用于工業(yè)機(jī)器人的操作物位置姿態(tài)識(shí)別方法，該方法可以應(yīng)用于基于位置的視覺(jué)伺服系統(tǒng)中，采用雙目立體相機(jī)，通過(guò)立體視覺(jué)算法、目標(biāo)跟蹤算法、卡爾曼濾波算法，實(shí)時(shí)為系統(tǒng)提供操作物的位置和姿態(tài)信息，方法運(yùn)算時(shí)間短，精度高，能適應(yīng)室內(nèi)室外等不同光照條件，為工業(yè)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境內(nèi)的使用提供技術(shù)支撐。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種適用于工業(yè)機(jī)器人的操作物位置姿態(tài)識(shí)別方法，步驟如下：

步驟1，初始化操作，將左右相機(jī)和操作物初始進(jìn)行標(biāo)定，然后利用左右相機(jī)獲取圖像數(shù)據(jù)；

步驟2，利用圖像采集過(guò)程中前后兩幀圖像的對(duì)運(yùn)動(dòng)的操作物進(jìn)行跟蹤；

步驟3，通過(guò)卡爾曼濾波平滑前后兩幀圖像中操作物跟蹤窗口的變化；

步驟4，采用圖像數(shù)據(jù)降維方式，將雙目相機(jī)采集的整幅圖像的立體視覺(jué)數(shù)據(jù)即位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)限定在步驟3的跟蹤窗內(nèi)進(jìn)行處理，從而降低數(shù)據(jù)處理的維數(shù)；

步驟5，計(jì)算操作物的立體位置和姿態(tài)，并將數(shù)據(jù)反饋給機(jī)器人伺服控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)伺服控制。

所述步驟1中，左右相機(jī)圖像采集頻率應(yīng)大于每秒8幀；

所述左右相機(jī)的標(biāo)定包括左右相機(jī)的內(nèi)參標(biāo)定和左右相機(jī)相對(duì)位置的標(biāo)定，其中左右相機(jī)內(nèi)參的畸變校正；左右相機(jī)相對(duì)位置標(biāo)定為確定左右相機(jī)的相對(duì)位置；

所述操作物初始位置標(biāo)定為人工在左相機(jī)采集到的圖像中對(duì)操作物初始位置進(jìn)行標(biāo)定。

所述步驟2中，跟蹤過(guò)程為：

2-1）在前一幀圖像中初始化操作物跟蹤窗；

2-2）計(jì)算跟蹤窗內(nèi)圖像的顏色概率分布；

2-3）運(yùn)用均值漂移算法，獲得圖像中操作物新的大小和位置；

2-4）在后一幀視頻圖像中用2-3)中的值重新初始化跟蹤窗的大小和位置，再跳轉(zhuǎn)到2-2)繼續(xù)進(jìn)行。

所述跟蹤窗為圖像中的包含操作物的矩形區(qū)域，初始位置由步驟1中所述操作物初始位置標(biāo)定操作來(lái)確定。

所述顏色概率分布為所述均值漂移算法的輸入數(shù)據(jù)，其主要實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

1）首先將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間；

2）然后對(duì)其中的H分量作統(tǒng)計(jì)直方圖，直方圖數(shù)據(jù)代表了不同H分量值在圖像中出現(xiàn)的概率；

3）將圖像中每個(gè)像素的值用其H分量出現(xiàn)的概率替換，就得到了顏色概率分布。