激光扫描定位技术与机器人抓取研究

激光扫描定位技术与机器人抓取研究

论文摘要

机器人定位抓取技术是工业自动化的重要研究领域,目前工业中物体三维定位技术主要依靠机器视觉来实现,其中比较常见的是双目视觉系统。双目视觉系统可以识别物体在三维空间中的位姿,但是对作业环境的采光要求较高,光线较暗时会影响定位的精度;考虑到线激光(线结构光)的价格普遍低于工业相机,用一个线激光代替双目视觉系统中的一个相机,不仅能提高系统的环境适应性,还能降低系统的成本。本文采用线激光与工业相机搭建成单目视觉激光扫描系统,识别物体的三维位姿,并结合机器人进行定位抓取。首先,研究了三维点云的获取与UR10机器人运动学。对激光三角原理与双目视觉原理进行分析研究,为获取三维点云数据奠定基础;对机器人进行数学建模,以UR10机器人为例,建立其数学模型,研究分析UR10机器人的运动学并进行了正逆解推导;研究机器人手眼标定,为后续机器人的定位抓取实验奠定基础。其次,研究三维点云平面特征提取算法。针对激光扫描物体三维点云平面特征获取时间长、维持提取特征效果与减少运行时间不可兼得的问题,本文将传统RANSAC算法进行改进,提出基于迭代采样子集判断优化的方法,能够快速准确地识别并提取物体三维点云的平面特征。实验结果表明,本文提出的改进算法能有效准确地提取被测物三维点云中的平面。然后,研究三维点云边缘特征提取算法。针对物体三维点云边缘提取效果不佳、提取时间过长等问题,基于高斯映射聚类边缘提取算法提出一种快速而精确的改进方法。通过对传统估计法线和凝聚聚类进行优化,采用主成分分析估计法线,然后分析每个点最近邻域点的协方差矩阵特征值来检测边缘特征;对不同的点云对象进行边缘提取对比实验。实验结果表明,本文提出的改进方法能快速有效地提取物体三维点云的边缘特征。最后,进行机器人定位抓取实验验证。搭建单目视觉激光扫描系统获取物体三维点云数据,并对点云数据进行处理获取其三维位姿,再通过控制机器人对物体进行定位抓取,完成实验验证。本文通过搭建实验平台获取物体上表面三维点云数据,分析研究并优化相关算法对物体点云进行处理分析,得到物体的平面三维位姿信息,再结合机器人对物体平面进行定位抓取。最终通过实验抓取棱台进行验证,实验结果表明,本文所提出的定位抓取方法成本低,精度较高,速度快,具有一定的参考意义。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 研究目的及意义
  •   1.3 国内外研究现状
  •     1.3.1 基于机器视觉的机器人定位抓取
  •     1.3.2 物体三维数据获取与特征提取
  •   1.4 论文主要研究内容
  •   1.5 具体技术路线
  • 第二章 三维点云获取与UR10机器人运动学研究
  •   2.1 引言
  •   2.2 激光三角原理
  •   2.3 相机原理与双目视觉原理
  •     2.3.1 相机工作原理
  •     2.3.2 相机内外参模型
  •     2.3.3 双目视觉基本原理
  •   2.4 UR10机器人运动学分析
  •   2.5 机器人手眼标定研究
  •   2.6 本章小结
  • 第三章 基于RANSAC三维点云的平面提取算法研究
  •   3.1 引言
  •   3.2 PCL开源库的配置与应用
  •     3.2.1 PCL开源库
  •     3.2.2 PCL开源库的配置与应用
  •   3.3 传统RANSAC算法原理
  •   3.4 改进的RANSAC算法
  •   3.5 算法实现与结果分析
  •   3.6 本章小结
  • 第四章 基于高斯映射聚类的点云边缘提取算法研究
  •   4.1 引言
  •   4.2 高斯映射聚类边缘提取算法
  •     4.2.1 高斯映射的定义
  •     4.2.2 高斯映射聚类
  •   4.3 基于高斯映射聚类边缘提取算法的改进
  •     4.3.1 主成分分析
  •     4.3.2 凝聚聚类
  •     4.3.3 特征值分析法
  •   4.4 算法实现与结果分析
  •   4.5 本章小结
  • 第五章 机器人定位抓取实验与分析
  •   5.1 引言
  •   5.2 硬件选型
  •     5.2.1 光源的选型
  •     5.2.2 相机的选型
  •     5.2.3 镜头的选型
  •   5.3 线激光扫描实验平台搭建
  •   5.4 物体三维点云获取
  •     5.4.1 平台硬件系统精度
  •     5.4.2 VisionPro软件获取点云
  •     5.4.3 本实验获取物体点云数据的精度
  •   5.5 实验分析与验证
  •   5.6 本章小结
  • 第六章 主要结论和展望
  •   6.1 总结
  •   6.2 创新点
  •   6.3 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 苏云龙

    导师: 平雪良

    关键词: 线激光,三维点云,平面提取,边缘提取,定位抓取

    来源: 江南大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,无线电电子学,自动化技术

    单位: 江南大学

    分类号: TP242;TN249

    总页数: 65

    文件大小: 3458K

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