机器人抓取视觉传感目标精确定位方法_沈微微.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月传 感 技 术 学 报 .项目来源:国家自然科学基金委青年资助项目(,);教育部产学合作协同育人项目();江苏省教育科学“十四五”规划课题项目();宿迁市科技计划项目();国家自然科学基金,民航联合基金重点项目()收稿日期:修改日期:,(,;,;,):,:;:机器人抓取视觉传感目标精确定位方法沈微微,姜晓燕,张 兵,郭新年(宿迁学院信息工程学院,江苏 宿迁;上海工程技术大学电子电气工程学院,上海;江苏省家禽智慧养殖与智能装备工程研究中心,江苏 宿迁)摘 要:机器人抓取目标时,正确完成任务的前提是可以精准检测到目标位置,当距离目标较远时,以信号传感为基础的定位精度和稳定性会
2、受到影响。为解决上述问题,提出基于视觉传感器的机器人抓取目标精确定位方法。利用视觉传感器获取目标图像,并标定目标位姿。采取直线段检测方法提取目标位姿特征,将提取的特征输入到改进粒子群算法的支持向量机回归模型中,输出定位结果。利用回归误差补偿模型对定位结果补偿,完成机器人抓取目标精确定位。实验结果显示,利用视觉传感器后,机器人抓取目标的定位时间为 、与实际位置的接近程度高于、置信度高于,由此可知机器人抓取视觉传感目标定位效果较好。关键词:视觉传感器;直线段检测算法;标定目标位姿;粒子群算法;误差补偿模型;惩罚因子中图分类号:文献标识码:文章编号:()近年来,高端机器人在智能制造领域发展迅速,被广
3、泛应用在军事工程、线上教育、水下探索等方面。随着人工智能与传感技术的发展,人们对机器人抓取目标精确定位技术也提出了更高的要求,不仅要求定位准确率高,还要求其具有良好的性能。其中的关键就是对机器人抓取目标精确定位技术进行优化和改进。作为一种综合性的高技术产业,世界各国都很重视机器人的开发和推广。但是,当前技术多以信号传感信息为主,有着较大缺陷,机器人抓取目标精确定位的精度,成为目前亟需解决的问题,也成为工作人员研究的热点。黄建新等将机器人定位信息及采集的该位置处烟羽浓度构成特征向量,并将其与历史特征向量结合后更新,获取三维空间烟羽浓度分布区域,最后引传 感 技 术 学 报第 卷入布谷鸟搜索算法确
4、定目标位置范围,完成机器人抓取目标的精确定位。该算法没有标定抓取目标的位姿,导致定位时间较长。等使用强化学习算法让机器人探索周围的空间,提高其到达和抓取物体的能力。基于任务结束时计算的闭合抓取质量指数,衡量抓取程度,实现机器人抓取目标定位,但是该方法没有提取抓取目标位姿特征,导致定位结果置信度较低。徐树等采用特征快速提取法对机器人位置信息实施特征点固定和匹配,然后利用光流法消除位置信息中的冗余信息,再采用帧差法得到机器人的活动目标,最后在目标位置信息中融入活动目标的特征点,并引入形态学腐蚀运算消除噪声,完成机器人抓取目标精确定位。该方法没有构建误差补偿模型,导致定位精度低,且定位效果差。为了进
5、一步优化机器人抓取目标定位精度,本文以视觉传感器为基础,在灭点一致性约束下利用线阵相机标定目标位姿,以缩短定位时长;利用直线段检测算法提取目标区域的传感特征,以提高定位精度;构建改进支持向量机回归模型,通过回归误差补偿实现机器人抓取目标精确定位。目标标定和传感特征提取处理 标定目标位姿在视觉传感器获取机器人抓取目标图像后,基于灭点一致性约束的线阵相机来标定机器人抓取目标的位姿,具体步骤如下:在标定机器人抓取目标位姿时,利用通过坐标变换把每个方位线阵相机所拍摄的多帧线阵图像排列成面阵图像,并从中提取二次曲线作为标定基元,以此简化基元对应问题,从而缩短标定时间。线阵相机标定的原理是完成相机内外参数
6、求解的过程,其中线阵相机内参数与双目视觉传感器参数相关,外参数描述二维坐标系与相机坐标系间的变换关系,公式如下所示:()式中:表示线阵相机的内参数;表示二维坐标系;表示相机外参数的变换量;表示外参数的移动矩阵;表示变换系数。在对机器人抓取目标的位姿标定过程中,为了提高双目视觉传感器中线阵相机标定的精准度,在内外参数标定的基础上,对线阵相机采集的畸变失真图像进行校正,以消除相机镜头畸变带来的线性反应。通过内外参数标定,可以得到变换前后的目标坐标系,通过明确反射畸变和方向畸变,并对照变换前后的目标图像,确认其是否需要进行校正,用如下公式表示畸变:()()()()()式中:、分别表示畸变图像的横、纵
7、坐标轴,且,;表示方向畸变参数;表示反射畸变参数;、分别表示畸变图像坐标中的点,且,。根据双目视觉传感器采集的图像水平平行线与垂直平行线的直线方程可知,空间中所有垂直线与水平线之间的交点即为机器人抓取目标位置的灭点。据此,在明确方向畸变参数和反射畸变参数的基础上,利用平均加权算法计算出灭点位置,公式如下所示:()()式中:表示灭点位置;为灭点的加权值;、分别表示转换后坐标系中点 的横、纵坐标。根据小孔成像原理和二维坐标系性质可知,坐标系横坐标方向成像后的灭点为无穷远的像点,将灭点代入到如下公式,计算出单向矩阵表示的灭点位置,公式如下所示:|()式中:表示单向矩阵。利用灭点的平均位置更新灭点的实
8、际位置,经过迭代计算后,将双目视觉传感器中线阵相机内外参数重置,直到灭点实际位置收敛,完成机器人抓取目标的位姿标定。视觉传感特征提取经过视觉传感器标定的机器人抓取目标位姿区域,不能获取目标精准的方向角,所以采用基于直线段检测算法提取目标区域的特征,具体步骤如下:考虑到双目视觉传感器标定的目标区域图像存在边缘模糊现象,为此采用高斯降采样算法对其进行去模糊处理,以提高标定区域目标的定位精度。为了保证图像中的相邻点位置不相关,引入梯度计算处理图像中的像素,公式如下所示:(,)(,)(,)(,)(,)(,)|()式中:、分别表示像素在横、纵坐标上的方向梯度值;表示像素的灰度值;、分别表示坐标中的像素点
9、。梯度值越大,对应机器人抓取目标区域中的第 期沈微微,姜晓燕等:机器人抓取视觉传感目标精确定位方法 边缘越适合成为种子点,设定像素梯度阈值,将阈值大于梯度值的像素点剔除,可以提高机器人抓取目标精确定位的效率。阈值公式如下所示:()式中:为像素梯度阈值;表示灰度值误差;为像素点的最大容差。直线区域增加。选取双目视觉传感器标定目标区域中梯度值最大的像素点作为种子点,将满足全新状态的种子点形成的区域作为直线支持区域。随着种子点数量的增加,利用如下公式更新方向角,直到没有新的种子点进入直线区域。()()()式中:()为像素 的灰度函数。利用反向学习算法验证直线段。取像素值与垂直夹角一致的机器人抓取目标
10、图像,将垂直夹角分解成独立区域,引入确定化评判标准计算出目标图像中相同位置矩阵数量的概率值。确定化数值越大,表明当前图像中矩阵相同位置越多;确定化数值越小,表明当前目标图像即为特征图像。确定化评判标准公式如下所示;(,)()式中:为确定化数值;表示矩阵图像内点的数量;表示直线段数量;为概率;为梯度值。在基于双目视觉传感器标定的目标区域特征图像中,含有直线段起点与终点的数量匹配方式有()种,因此在目标区域中含有()种不同的直线段组合。当如下公式成立时,表示矩阵对应的直线段是唯一的,即完成机器人抓取目标区域的特征提取。()()式中:、分别表示直线段的起点、终点;代表特征值个数。传感目标精准定位方法
11、设计在机器人抓取视觉传感目标标定和传感特征提取处理的基础上,可以进一步提高最终定位算法的精度。为此,本文在使用粒子群优化算法对第 部分提取的视觉传感特征初始化处理的基础上,将其输入到支持向量机模型中,模型将预测的数据传送给机器人,进而引导机器人获取抓取目标的精准位置,并利用回归误差补偿模型对定位结果补偿,实现传感目标精准定位。具体过程如下:支持向量机精准定位基于双目视觉传感器的机器人抓取目标精确定位过程中,引入核函数将提取的目标特征从低维度层次映射到高维度层次,核函数的优化公式如下所示:(,)()|(),|()式中:(,)表示核函数;,表示 维的输入值;表示核函数的体积常量;表示惩罚因子;为松
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