機器人及其相關(guān)技術(shù)是“中國制造2025”關(guān)鍵技術(shù)儲備之一。面對產(chǎn)業(yè)的不斷升級,工業(yè)機器人逐漸地引入攝像機等傳感器進行引導(dǎo)完成場景下的隨機剛性物體操作。相對于剛性物體,由于柔性物體的形狀或者大小變化,機器視覺不能準確地檢測提取到關(guān)鍵特征點,從而導(dǎo)致位姿較大誤差或者錯誤結(jié)果。尤其在柔性半成品或成品在制造過程中,有多道生產(chǎn)、檢測、倉儲環(huán)節(jié),工人需要在集裝箱半封閉空間內(nèi)在線搬運、裝卸或堆垛等。在此背景下,本文從機器視覺和優(yōu)化算法出發(fā),研究一套目標物體立體測量、抓取位姿估計、機器人軌跡優(yōu)化以及物體在可容空間內(nèi)的位姿估計方法。首先從單目視覺測量模型出發(fā),介紹了已知工件的單目位姿測量方法,提出了基于迭代最近點算法（Iterative Closest Point,ICP）算法的雙目標定改進方法、P-KLT（Pyramid Kanade-Lucas-Tomasi）算法的雙目稀疏點云獲取方法以及采用結(jié)構(gòu)光實現(xiàn)雙目立體標定,并最后闡述了場景稠密點云的獲取方法。進一步地,面向點云預(yù)處理的需求,提出了一種基于圖像數(shù)據(jù)的點云分割、點云初始配準方法（基于攝像機位姿和基于圖像特征點）。在機器人軌跡規(guī)劃方面,采用關(guān)節(jié)空... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：160 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

基于單目視覺的平面測量對象

圖 1-4 P3P 投影示意圖Fig.1-4 P3P projection diagram圖 1-5 點、像平面與攝像機的空間幾何關(guān)系Fig.1-5 Space geometry of point, plane and camera單目視覺測量的研究，從圖像二維數(shù)據(jù)到物理世界二維或三維數(shù)據(jù)的映射以及視覺量系統(tǒng)的構(gòu)成等。其中，圖像二維數(shù)據(jù)到平面空間信息的映射建模求解相對容易，但像二維數(shù)據(jù)到立體空間信息的映射以及相關(guān)視覺測量系統(tǒng)的構(gòu)成與測量原理等，仍然目前的研究熱點。1.2 雙目視覺與結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)測量研究現(xiàn)狀立體視覺，一般包括雙目視覺、多目視覺和結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)等，其中多目視覺是在雙目覺模型上進行了擴展，可看做是多組雙目視覺系統(tǒng)。雙目視覺測量技術(shù)，應(yīng)用攝像機模擬人的雙目視覺功能從現(xiàn)實事物圖像中提取兩組信息，即不同視角下（為左右或上組合）的感知圖像，基于三角測量原理來計算像素間位置偏差獲取景物的三維信息，原待測量目標的空間坐標位置，如圖 1-5 所示。立體視角從上世紀 60 年代開始，在

圖 1-4 P3P 投影示意圖Fig.1-4 P3P projection diagram圖 1-5 點、像平面與攝像機的空間幾何關(guān)系Fig.1-5 Space geometry of point, plane and camera單目視覺測量的研究，從圖像二維數(shù)據(jù)到物理世界二維或三維數(shù)據(jù)的映射以及視覺量系統(tǒng)的構(gòu)成等。其中，圖像二維數(shù)據(jù)到平面空間信息的映射建模求解相對容易，但像二維數(shù)據(jù)到立體空間信息的映射以及相關(guān)視覺測量系統(tǒng)的構(gòu)成與測量原理等，仍然目前的研究熱點。1.2 雙目視覺與結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)測量研究現(xiàn)狀立體視覺，一般包括雙目視覺、多目視覺和結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)等，其中多目視覺是在雙目覺模型上進行了擴展，可看做是多組雙目視覺系統(tǒng)。雙目視覺測量技術(shù)，應(yīng)用攝像機模擬人的雙目視覺功能從現(xiàn)實事物圖像中提取兩組信息，即不同視角下（為左右或上組合）的感知圖像，基于三角測量原理來計算像素間位置偏差獲取景物的三維信息，原待測量目標的空間坐標位置，如圖 1-5 所示。立體視角從上世紀 60 年代開始，在

【參考文獻】：
期刊論文
[1]應(yīng)用攝像機位姿估計的點云初始配準[J]. 郭清達,全燕鳴,姜長城,陳健武.  光學(xué)精密工程. 2017(06)
[2]采用改進果蠅優(yōu)化算法的最小二乘支持向量機參數(shù)優(yōu)化方法[J]. 司剛?cè)?李水旺,石建全,郭璋.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2017(06)
[3]基于雙目視覺稀疏點云重建的輸電線路弧垂測量方法[J]. 王禮田,邵鳳瑩,蕭寶瑾.  太原理工大學(xué)學(xué)報. 2016(06)
[4]基于特征信息分類的三維點數(shù)據(jù)去噪[J]. 吳祿慎,史皓良,陳華偉.  光學(xué)精密工程. 2016(06)
[5]改進果蠅算法在凈化除鈷過程鋅粉量優(yōu)化設(shè)定中的應(yīng)用[J]. 王雅琳,何海明,孫備,陽春華,謝永芳.  控制理論與應(yīng)用. 2016(05)
[6]基于局部單應(yīng)性矩陣的結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標定研究[J]. 武彥林,全燕鳴,郭清達.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(13)
[7]果蠅優(yōu)化算法在邊坡最小安全系數(shù)搜索中的應(yīng)用[J]. 賀子光,趙法鎖,武斌,汪班橋,段釗.  災(zāi)害學(xué). 2015(04)
[8]特征保持點云數(shù)據(jù)精簡[J]. 袁小翠,吳祿慎,陳華偉.  光學(xué)精密工程. 2015(09)
[9]基于量子遺傳算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化[J]. 夏俊,凌培亮,虞麗娟,楊勁松.  同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(07)
[10]基于雙目立體視覺的復(fù)雜背景下的牛體點云獲取[J]. 薛廣順,來智勇,張志毅,王美麗.  計算機工程與設(shè)計. 2015(05)

博士論文
[1]基于雙目立體視覺的三維模型重建方法研究[D]. 韓慧妍.中北大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于單目視覺的目標位姿識別與機器人抓取引導(dǎo)[D]. 朱正偉.華南理工大學(xué) 2015
[2]三維數(shù)據(jù)點云的去噪及其檢測[D]. 張育鋒.南京信息工程大學(xué) 2014
[3]基于雙目計算機視覺的三維重建技術(shù)研究[D]. 陳程.廣東工業(yè)大學(xué) 2014
[4]攝像機標定方法的研究[D]. 舒娜.南京理工大學(xué) 2014
[5]機械臂空間目標視覺抓取的研究[D]. 鄧樺.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于結(jié)構(gòu)光的雙目立體成像技術(shù)研究[D]. 劉振.中國科學(xué)院研究生院（光電技術(shù)研究所） 2013
[7]基于機器視覺的機械零部件精密測量系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[D]. 楊戈.南京信息工程大學(xué) 2013
[8]單目視覺空間目標位姿測量算法研究[D]. 童張海.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[9]基于機器視覺的袋裝物料位姿自動識別研究[D]. 劉華冠.濟南大學(xué) 2011
[10]基于Harris角點檢測算法的圖像拼接技術(shù)研究[D]. 賈瑩.吉林大學(xué) 2010



本文編號：3512664