機械臂空間目標視覺抓取的研究.pdf

1、在太空中,空間機械臂可以代替宇航員完成很多重要的工作,具有非常重要的應用價值。機械臂在執(zhí)行空間任務時,需要識別、跟蹤和抓取目標,視覺可以提供重要的感知信息。研究機械臂對空間目標的視覺抓取,可以對非合作目標的視覺算法、多自由度機械臂控制、攝像機參數(shù)的標定及其相關技術進行詳細的驗證,為空間機械臂目標抓取作業(yè)提供理論驗證平臺,具有重大的研究意義。
　　首先,利用機器視覺,需要標定攝像機的內部參數(shù)和外部參數(shù)。攝像機的內部參數(shù)標定可以使用M

2、ATLAB工具箱完成。針對固定于基座的雙目視覺,結合使用幾何法和位姿分離法,對其外部參數(shù)完成了標定。眼在手上系統(tǒng)的外部參數(shù)標定對觀測噪聲比較敏感,傳統(tǒng)的分步標定算法并不能滿足精度要求。本文使用非線性最優(yōu)手眼標定方法,將旋轉量與平移量同步標定,降低了噪聲的影響,提高了標定精度。
　　然后,機器視覺對目標物體的位姿進行識別。對于圓特征物體而言可以轉化為求解三維空間中圓的位姿。如果不在圓上加以特殊標記,難以在其投影中尋找對應點。本文運用

3、投影的全局信息完成了目標三維重構。圓在攝像機中的投影是一個橢圓,要重構圓的空間姿態(tài),首先需要從圖像中獲取橢圓信息。基于最小二乘法,本文推導了橢圓擬合的線性方程,可以快速、實時地擬合橢圓。經(jīng)過數(shù)學推導,得到了根據(jù)橢圓參數(shù)計算三維空間中圓的位姿標準解法。在圓的位姿計算過程中,會出現(xiàn)存在兩種解的情況。針對這個問題,利用歐氏空間中的角度不變性,唯一地確定了圓的位姿。
　　最后,根據(jù)視覺反饋控制機器人運動。為完成抓取任務,須估計目標物體的運

4、動狀態(tài)。針對空間目標可能會具有較強的機動性,采用IMM算法估計機動目標的運動參數(shù),取得了較好的效果,并且仿真驗證了其相對于卡爾曼濾波的優(yōu)越性。另外,基于位置的視覺伺服對圖像空間沒有控制,容易發(fā)生目標物體脫離視野的情況。提出了一種基于速度補償?shù)囊晥隹刂扑惴?當投影點接近視場邊緣時,在求解投影點速度的基礎上設計攝像機補償速度。使用MATLAB驗證了這種方法的有效性。
　　本文以空間目標視覺抓取為應用背景,搭建了空間機械臂視覺抓取地面實