基于雙目視覺測程法的柔性機(jī)械臂軌跡跟蹤.pdf

1、本文以柔性機(jī)械臂(Flexible Manipulator)為研究對象,軌跡跟蹤估計(jì)為研究內(nèi)容,針對柔性機(jī)械臂的難以精確建模得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)的特點(diǎn),提出了基于雙目立體相機(jī)視覺測程法的運(yùn)動(dòng)軌跡估計(jì)方法。該方法偵測雙目相機(jī)采樣圖像的SURF(Speeded-up Robust Features)特征點(diǎn),在特征匹配和特征跟蹤后,利用RANSAC(Random Sample Consensus)算法獲得剛體運(yùn)動(dòng)方程參數(shù)。與傳統(tǒng)的柔性機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡跟

2、蹤方法相比,本文提出的方法有效利用視覺信息,提高了軌跡跟蹤精度并且節(jié)約了計(jì)算開銷。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明了上述方法的高精度和高可用性。
　　 本文的主要工作分述如下:
　　 (1)詳細(xì)描述了柔性機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤問題,分析了柔性機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤和視覺運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤的研究意義,介紹了當(dāng)今柔性機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤的難點(diǎn)和現(xiàn)狀,提出了基于雙目視覺測程法的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤方法,討論了該方法當(dāng)前的研究現(xiàn)狀。
　　 (2)研究了視覺測

3、程法的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù),圖像特征點(diǎn)提取、特征點(diǎn)匹配、運(yùn)動(dòng)關(guān)系模型。對于現(xiàn)階段流行的特征點(diǎn)提取算法,著重研究了SURF特征點(diǎn)提取算法以及分析了SURF特征點(diǎn)相對于其他特征點(diǎn)的優(yōu)勢。針對SURF特征點(diǎn)匹配的基本方法,分析了SURF匹配算法存在的問題。針對這一問題,提出了分離特征點(diǎn)描述算子的向量維數(shù)和利用關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度判定策略,并給出了仿真結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與SURF算法相比,本文算法的圖像匹配正確率有明顯提高。針對建立運(yùn)動(dòng)關(guān)系模型,研究了基