机器人视觉伺服定位控制与目标抓取课件
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机器人视觉技术及应用教学课件(共8章)第1章 机器视觉技术概述
为工业增智 为教育赋能
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机器视觉技术概述
2
机器视觉系统概念
2.1
机器视觉系统概念
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2.1 机器视觉系统概念
机器视觉系统概念
• 机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传 送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布的亮度、颜色等信息， 转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别 的结果来控制现场的设备动作。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
镜头焦距f
视 野
工作距离d
相 机
范
靶
围
面
W
m
f=m*d/W
为工业增智 为教育赋能
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3.3 CCD摄像机
CCD摄像机
• 目前CCD摄像机以其小巧、 可靠、清晰度高等特点在 商用与工业领域都得到了 广泛地使用。CCD摄像机 按照其使用的CCD器件可 以分为线阵式（卷帘快门） 和面阵式（全局快门）两 大类。
研究小组，于1977年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论； • 20世纪80年代到20世纪90年代中期，机器视觉获得蓬勃的发展，新概念，新方法，
1.1 机器视觉的起源与发展
• 在中国，视觉技术的应用开始于20世纪90年代，但在各行业的应用几乎一片空白。到21世 纪，视觉技术开始在自动化行业成熟应用
为工业增智 为教育赋能
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3.1 机器视觉系统
• 此外，还有以智能相机为中心的机器视觉系统形态，将照明、成像、处理内置于相机内部， 一台相机即可完成机器视觉系统的全部功能。
为工业增智 为教育赋能
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3.2 光源照明技术与光学镜头
机器人控制方法PPT课件
2021/3/7
CHENLI
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典型的控制方法
• 工业机器人要求能满足一定速度下的轨迹跟踪控制 （如喷漆、弧焊等作业）或点到点（PTP）定位控制 （点焊、搬运、装配作业）的精度要求，为了得到每 个关节的期望位置运动，必须设计一控制算法，算出 合适的力矩，再将指令送至驱动器。
CHENLI
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控制系统硬件构成
• 以安川-MRC控制系统为例，介绍控制系统硬件结构
安川-MRC控制系统硬件结构框图如图1所示。 安川-MRC控制系统是一个分散型控制系统，系统共有8个相对独立的微处理器芯片 （即CPU）:SYS-CPU、M-CPU、ARITH-CPU、AXIS1-CPU、AXIS2-CPU、SL-CPU、I/O-CPU、PPCPU，下面分别加以介绍。 （1）SYS-CPU System-CPU即系统CPU，负责管理整个系统及协调工作。 （2）M-CPU Motioncutroc-CPU，负责完成运动控制工作，坐标变换轨迹规划等。 （3）ARITH-CPU Arithmetic-CPU即数学运算协处理器，负责浮点数运算，使系统运算 速度大大提高。 （4）AXIS1-CPU Axis-CPU即伺服控制CPU，负责第一、二、三轴的伺服控制功能，该 CPU级芯片运算速度高。 （5） AXIS2-CPU 功能同AXIS1-CPU控制对象为第三、四、五轴。 （6）I/O-CPU 负责处理并行I/O口信号，以及分散I/O串行口、I/O模拟量输入输出信 号等。 （7）SL-CPU 负责处理突发性外部I/O信号，可迅速允许查知信号有效，并快速做出相 应反应处理。 （8）PP-CPU 示教盒CPU (Program Pendant CPU）负责示教盒功能管理及操作。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取PPT课件
3
机器人抓取操作
一 机器人抓取 VS 人的抓取
人抓取的特性：灵活自主
对人而言，手不仅能够根据不同形状和不同尺寸的物体采取不同的抓 取姿态(如图所示)，而且人手抓取过程中，手的位置和方向能根据环境不 断地自主调整 。这反映出人抓取过程的自主性与协调性。
然而，对于机器人，则是不同，因为目前绝大多数机器人的操作行为 是在定式（标定）工作环境中进行的。改变传统定式的工作方式，攻克机 器人灵巧自主抓取问题是当今机器人研究领域的一个难点和热点。
手模型
动力学 接触点
目标模型
力闭合
抓取准则
抓取生成
预选抓
抓取
取点 最优抓取判定 矢量
执行
机器人系统 结果
评价系统
任务约束
该方法的前提要求：1）精确的机械手动力学模型、目标物理模型；
5
2）机械手相对与目标物的位势信息。
二 机器人抓取研究现状
经验学习抓取法
首先通过观察学习人的抓取，根据任务约束、然后学习系统产生一种 最佳的抓取模式，该方法的核心思想是基于模仿与学习理论 。
3) 基于解析法和经验法的机器人抓取过程中，手臂的协调与定位都是需要 预先标定，而后求取机器人的逆动力学进行控制的。标定除了带来复杂 的计算外，同时也限制了机器人应用的拓广。
10
三 基于多模特征深度学习的机器人抓取判别
深度学习
2006年多伦多大学Hinton等 人在Science杂志上提出，该 学习算法避免了特征抽取过程 中了人为的干预，同时深度学 习解决了传统多层神经网络学 习过程局部收敛和过适性习算法 的研究。
我们知道需要层次的特征构建，由浅入深，但每一层该有多少个特征呢？
缺点：依赖于物体的7 3D 信息，3D计算复杂。
机器人抓取操作
一 机器人抓取 VS 人的抓取
人抓取的特性：灵活自主
对人而言，手不仅能够根据不同形状和不同尺寸的物体采取不同的抓 取姿态(如图所示)，而且人手抓取过程中，手的位置和方向能根据环境不 断地自主调整 。这反映出人抓取过程的自主性与协调性。
然而，对于机器人，则是不同，因为目前绝大多数机器人的操作行为 是在定式（标定）工作环境中进行的。改变传统定式的工作方式，攻克机 器人灵巧自主抓取问题是当今机器人研究领域的一个难点和热点。
手模型
动力学 接触点
目标模型
力闭合
抓取准则
抓取生成
预选抓
抓取
取点 最优抓取判定 矢量
执行
机器人系统 结果
评价系统
任务约束
该方法的前提要求：1）精确的机械手动力学模型、目标物理模型；
5
2）机械手相对与目标物的位势信息。
二 机器人抓取研究现状
经验学习抓取法
首先通过观察学习人的抓取，根据任务约束、然后学习系统产生一种 最佳的抓取模式，该方法的核心思想是基于模仿与学习理论 。
3) 基于解析法和经验法的机器人抓取过程中，手臂的协调与定位都是需要 预先标定，而后求取机器人的逆动力学进行控制的。标定除了带来复杂 的计算外，同时也限制了机器人应用的拓广。
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三 基于多模特征深度学习的机器人抓取判别
深度学习
2006年多伦多大学Hinton等 人在Science杂志上提出，该 学习算法避免了特征抽取过程 中了人为的干预，同时深度学 习解决了传统多层神经网络学 习过程局部收敛和过适性习算法 的研究。
我们知道需要层次的特征构建，由浅入深，但每一层该有多少个特征呢？
缺点：依赖于物体的7 3D 信息，3D计算复杂。
机器人控制技术课件PPT课件
3、机器人的控制还必须解决优化、决策的问题。
第2页/共129页
1.1 引言
1.1.2 机器人控制方式
机器人的控制方式主要有以下两种分类： 1、按机器人手部在空间的运动方式分： （1）点位控制方式——PTP
点位控制又称为PTP控制，其特点是只控制机器 人手部在作业空间中某些规定的离散点上的位姿。
这种控制方式的主要技术指标是定位精度和运动 所需的时间。
第8页/共129页
1.1 引言 1.1.4 机器人控制系统
由于机器人的控制过程中涉及大量的坐标变换和插
补运算以及较低层的实时控制，所以，目前的机器人控
制系统在结构上大多数采用分层结构的微型计算机控制
系统，通常采用的是两级计算机伺服控制系统。
数学运算
人机对话 一级（上位机）通信 二级（下位机） 伺服
检测传感器内外部部传传感感器器：：自外身部关环节境运参动数状变态化检检测测
第11页/共129页
1.1 引言 1.1.4 机器人控制系统
机器人控制系统的组成 1、硬件——单片机应用
第12页/共129页
1.1 引言
1.1.4 机器人控制系统
机器人控制系统的组成
1、硬件——运动控制器介绍 运动控制器核
运动学、动力学和插补程序 作业任务程序编制环境程序
监控软件 实时监视、故障报警等程序
第16页/共129页
1.2 示教再现控制
作业任务 示教
关节产生运动 记忆 关节运动参数
手的运动
控制系统
再现
控制过程：
关节产生运动 驱动
驱动装置 反馈
示教人员将机器人作业任务中要求手的运动预先教
给机器人，在示教的过程中，机器人控制系统就将关节
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1.1 引言
1.1.2 机器人控制方式
机器人的控制方式主要有以下两种分类： 1、按机器人手部在空间的运动方式分： （1）点位控制方式——PTP
点位控制又称为PTP控制，其特点是只控制机器 人手部在作业空间中某些规定的离散点上的位姿。
这种控制方式的主要技术指标是定位精度和运动 所需的时间。
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1.1 引言 1.1.4 机器人控制系统
由于机器人的控制过程中涉及大量的坐标变换和插
补运算以及较低层的实时控制，所以，目前的机器人控
制系统在结构上大多数采用分层结构的微型计算机控制
系统，通常采用的是两级计算机伺服控制系统。
数学运算
人机对话 一级（上位机）通信 二级（下位机） 伺服
检测传感器内外部部传传感感器器：：自外身部关环节境运参动数状变态化检检测测
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1.1 引言 1.1.4 机器人控制系统
机器人控制系统的组成 1、硬件——单片机应用
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1.1 引言
1.1.4 机器人控制系统
机器人控制系统的组成
1、硬件——运动控制器介绍 运动控制器核
运动学、动力学和插补程序 作业任务程序编制环境程序
监控软件 实时监视、故障报警等程序
第16页/共129页
1.2 示教再现控制
作业任务 示教
关节产生运动 记忆 关节运动参数
手的运动
控制系统
再现
控制过程：
关节产生运动 驱动
驱动装置 反馈
示教人员将机器人作业任务中要求手的运动预先教
给机器人，在示教的过程中，机器人控制系统就将关节
2024年度-机器人教学课件(共26张PPT)pptx
介绍了机器人常用传感器类型、 工作原理及在机器人感知中的应 用。
机器人自主导航与定位
阐述了机器人自主导航的基本原 理、定位方法及SLAM技术。
机器人基本概念与分类
机器人操作系统与编程
介绍了机器人的定义、发展历程 、分类及应用领域。
介绍了ROS的基本概念、功能特 点、常用命令及编程实践。
32
学生自我评价报告分享
第三代机器人
智能型机器人，具备自主 学习和决策能力，能够适 应复杂环境和任务。
5
未来趋势展望
人机协作
随着人工智能技术的发展，未来 机器人将更加注重与人类的协作 ，共同完成任务。
应用领域拓展
随着技术进步和应用需求增加， 机器人将在更多领域得到应用， 如医疗、教育、娱乐等。
自主化
机器人将具备更高的自主性和智 能化水平，能够独立完成复杂任 务。
以促进课程的不断完善和提高。
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下一步学习计划和资源推荐
深入学习机器人相关领域知识
鼓励学生继续深入学习机器人相关领域知识，如机器视觉、深度学习在机器人中的应用等 。
参加机器人竞赛和项目实践
推荐学生参加各类机器人竞赛和项目实践，锻炼自己的实践能力和团队协作能力。
利用在线资源进行自主学习
推荐学生利用MOOCs、在线实验室等资源进行自主学习和实践操作，提高自己的学习效 果和兴趣。
01
学习成果展示
通过课程学习，学生能够掌握机器人基本概念、运动学与控制、传感器
与感知、自主导航与定位等关键知识点，并具备一定的实践操作能力。
02
学习方法分享
学生可以采用多种学习方法，如课前预习、课后复习、小组讨论、实践
操作等，以提高学习效果和兴趣。
机器人视觉对位系课件9.8
产品设置界 面选项
获取设备坐标
④获取完成后点击<调整设备位置>进入设备控制界面关闭伺服，移动机械 手使标定纸位于相机图像中心后开启伺服，调整相机焦距和光圈使标定纸 可以清晰显示在图像中后固定焦距和光圈.
查看图象效果
⑤退出设备控制界面点击进入模板设置界面设置模板，设置模板完成点击确定.
⑥设置标定参数如粗标定移动距离，精标定点个数等都完成后点<执行标定>进 行自动标定.
搜索点位界 面 对象点产品 设置参数
搜索点位界 面 目标点产品 设置参数
3进入点位搜索界面后先点击<抓取图像>来显示实时图像，选择合适 的点位获取方式，搜索方式，精度等；点击<设置模板>选择合适的 模板范围后点击<点位搜索>自动搜索模板，搜索成功后取消勾选的 全图像搜索圈定合适的搜索范围，OK后点击确定则设置完成。 3点位搜索 4 取消全图象搜索 对象点产品设置图示：
环境设置 中的设备 参数界面
雅马哈参数读取界面
4.在软件《通讯参数》界面中点击使用串口通信，选择所 使用的端口即与YAMAHA控制器连接的COM口，保证通 信正常。 环境设置中的通讯参
数设定界面
COM口 选择
㈡进行标定步骤：
3标定固定相机:
①选定标定方法后在右侧选择标定相机，标定方式，点击<执行标定 >进入标定界面. ②点击<调整设备位置> 进入机械手调试界面，调整机械手位置和 固定相机焦距与光圈使吸头上的物料清晰的显示在界面右上角图像的 中央，保存机械手当前位置为固定相机拍照点，保存后退出界面. ③进入模板设置界面建立合适的模板,完成后点击确定保存退出. ④设置标定参数如X方向平移距离，Y方向平移距离等. ⑤设置完成后点击<开始自动标定>进行标定，第一次标定完成后记 录标定出的角度值，然后再次 点击 <开始自动标定>进行第二次标定 并记录标定出的角度值，与第一次的值进行比较如果差值小于1.0则 标定OK. ⑥点击关闭进入标定初始界面所选标定最后一行显示<标定有效>， 点击界面右下角确定标定完成. ⑦如果差值过大则需要重新标定。
EPSON机器人视觉培训讲座教学PPT课件
EPSON机器人视觉应用领域
工业制造
在自动化生产线中，EPSON机器人视觉系统可用于零部 件的自动识别和定位、产品质量的自动检测等，提高生产 效率和产品质量。
物流仓储
在智能仓储系统中，EPSON机器人视觉技术可实现货物 的自动识别和分类、库位的自动规划和优化等，提高物流 效率和准确性。
医疗卫生
EPSON机器人视觉系统可用于医疗影像的自动分析和诊 断、手术机器人的自动导航和定位等，提高医疗水平和效 率。
运动控制。
视觉传感器
如相机、镜头、光源等 ，用于捕捉图像信息。
图像采集卡
将视觉传感器捕捉的图 像信息转换为数字信号
，供计算机处理。
计算机
用于运行图像处理软件 ，对图像进行分析和处
理。
软件组成
01
02
03
图像处理软件
对采集的图像进行预处理 、特征提取、目标识别等 操作。
机器人控制软件
根据图像处理结果，生成 机器人运动控制指令。
系统集成的原理
基于开放性和模块化设计思想，通过 统一的标准和规范，实现各子系统之 间的互联互通和协同工作，提高整体 系统的性能和效率。
常见系统集成方法及应用场景
硬件集成
将不同厂商的硬件设备通过接口转换、协议转换等方式进 行连接和通信，实现设备间的协同工作。应用场景如工业 自动化生产线、智能家居等。
定位。
常见识别与定位方法及应用场景
基于形状特征的识别与定位
基于颜色特征的识别与定位
通过提取目标物体的形状特征（如边缘、 角点等）进行识别和定位，适用于形状规 则且特征明显的物体。
利用目标物体的颜色信息进行识别和定位 ，适用于颜色鲜明且与背景颜色差异较大 的物体。
机器人视觉PPT课件
More You Know, The More Powerful You Will Be
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
空间滤波
图像增强 均值滤波
中值滤波
11
边缘检测
人眼视觉系统认识目标：
1. 把图像边缘与背景分离出来 2. 感知图像细节，并辨认出图像的轮廓
数字图像的边缘检测
边缘检测算法： 1. 滤波(滤波器在降低噪声的同
时也导致了边缘强度的损失)
2. 增强（边缘增强一般通过计
算梯度幅值来完成）
3. 检测（确定那些点是梯度幅
在图像处理中，不同阶次的矩是常 用的描述图像信息的统计特征，且具有 一定的平移、旋转和尺度不变性。
常用的三阶Hu不变矩阵具有较好的 匹配适应能力，基于Hu不变矩阵对图像 良好的描述特性，采用不变矩阵来描述 图像之间的相似度，并且不受几何失真 影响。
基于不变矩阵的匹配算法流程图
15
图像特征提取与匹配
分类方式 是否要标定参照物 所用模型不同 摄像机个数 求解参数的结果
解题方法 标定块的不同 定标步骤 内部参数是否可变 摄像机运动方式
标定方法 传统的摄像机标定、摄像机自标定 线性（小孔模型）和非线性 单摄像机、多摄像机 显式（设置具有物理意义参数）、隐式（转换矩阵元 素为定标参数） 解析法、神经网络、遗传算法 立体、平面 两步法、三步法、四步法 可变内部参数的标定、不可变内部参数的标定 非限定运动方式摄像机标定、限定运动方式摄像机标 定
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story
讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
空间滤波
图像增强 均值滤波
中值滤波
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边缘检测
人眼视觉系统认识目标：
1. 把图像边缘与背景分离出来 2. 感知图像细节，并辨认出图像的轮廓
数字图像的边缘检测
边缘检测算法： 1. 滤波(滤波器在降低噪声的同
时也导致了边缘强度的损失)
2. 增强（边缘增强一般通过计
算梯度幅值来完成）
3. 检测（确定那些点是梯度幅
在图像处理中，不同阶次的矩是常 用的描述图像信息的统计特征，且具有 一定的平移、旋转和尺度不变性。
常用的三阶Hu不变矩阵具有较好的 匹配适应能力，基于Hu不变矩阵对图像 良好的描述特性，采用不变矩阵来描述 图像之间的相似度，并且不受几何失真 影响。
基于不变矩阵的匹配算法流程图
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图像特征提取与匹配
分类方式 是否要标定参照物 所用模型不同 摄像机个数 求解参数的结果
解题方法 标定块的不同 定标步骤 内部参数是否可变 摄像机运动方式
标定方法 传统的摄像机标定、摄像机自标定 线性（小孔模型）和非线性 单摄像机、多摄像机 显式（设置具有物理意义参数）、隐式（转换矩阵元 素为定标参数） 解析法、神经网络、遗传算法 立体、平面 两步法、三步法、四步法 可变内部参数的标定、不可变内部参数的标定 非限定运动方式摄像机标定、限定运动方式摄像机标 定
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缺点：依赖于物体的7 3D 信息，3D计算复杂。
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型二：2D位置学习抓取
直接从2D图像平面学习获取抓取位置，该方法首先采用人工标记抓取点 的合成图像，提取分类图像特征向量，应用机器学习方法来训练抓点。
机器人单抓取点学习
机器人多抓取点学习
该方法实施步骤：给定视觉场景 学习模型得出抓取点 机器人视觉伺服定位控制与目标抓取 机器人动力学运动规划。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取 深度学习网络
11
深度学习简介（插入）
人脑视觉机理
n神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。 n人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征，再到V2区的形 状或者目标的部分等，再到更高层，整个目标、目标的行为等。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
XIAMEN UNIVERSITY
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
20117.5
内容
机器人抓取及其研究现状 机器人抓取位姿判别 基于视觉伺服的机器人定位控制 机器人视觉反馈控制在工业上的应用 总结
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
2
一 机器人抓取 VS 人的抓取
一般来说，抓取需要解机决器人的视觉两伺服个定位基控制本与目问标抓题取 ：抓哪里，Where？4 怎 么去抓，How？
二 机器人抓取研究现状
r 解析抓取法
解析法使用动力学评价准则(如: force-closure)来估算抓取的稳定性，然 后寻求合适抓取方案，使得这个评价准则达到最优。该方法属于传统的抓 取方法，在2000年前占主导地位。
计算抓取参数 8
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型三：高级人工智能学习抓取
模仿抓取：通过观察人抓取目标的姿态，识别出人的抓取方式， 进而映射到机器人抓取系统中。
机器人模仿抓取
交互抓取：把人的操作嵌入到
机器人的控制循环中，对机器
人进行交互训练，使得机器人
自动产生抓取动作，最终把人
的抓取技能传授给机器人 。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
9
人机交互抓取
二 机器人抓取研究现状
综上抓取方法可知：
1) 解析建模抓取法需要对目标进行2D/3D建模，在复杂环境下建模精度难 以保证。
2) 经验学习抓取法通过学习或模仿人的抓取，在一定程度上克服了解析抓 取法建模的固有缺陷。但是，现有学习算法在稀疏样本学习中，算法的 学习能力有限，机器人缺乏对新物体抓取的能力。
12
深度学习简介（插入）
关于特征
【通过传感器（例如CMOS）获得数据，然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。】
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
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深度学习简介（插入）
特征表示的粒度
n学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？ n素级特征 结构性
机器人视觉伺ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ定位控制与目标抓取
3) 基于解析法和经验法的机器人抓取过程中，手臂的协调与定位都是需要 预先标定，而后求取机器人的逆动力学进行控制的。标定除了带来复杂 的计算外，同时也限制了机器人应用的拓广。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
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三 基于多模特征深度学习的机器人抓取判别
深度学习
2006年多伦多大学Hinton等人
在Science杂志上提出，该学习
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
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机器人抓取操作
一 机器人抓取 VS 人的抓取
人抓取的特性：灵活自主
对人而言，手不仅能够根据不同形状和不同尺寸的物体采取不同的抓 取姿态(如图所示)，而且人手抓取过程中，手的位置和方向能根据环境不 断地自主调整 。这反映出人抓取过程的自主性与协调性。
然而，对于机器人，则是不同，因为目前绝大多数机器人的操作行为 是在定式（标定）工作环境中进行的。改变传统定式的工作方式，攻克机 器人灵巧自主抓取问题是当今机器人研究领域的一个难点和热点。
算法避免了特征抽取过程中了
人为的干预，同时深度学习解
决了传统多层神经网络学习过
程局部收敛和过适性问题，深
受业内的广泛关注，如括谷歌、在内的众多机构成立专门的部门致力于该学习算法的研
究。
目前深度学习已经成功用
于图像检索，语音识别，自然
语言处理等领域，而该算法在
机器人视觉领域的应用还处在
刚刚起步阶段。
抓取学习/ 人工示范
特征
抓取模式 数据库
目标分割 特征
抓取生成 与判定
抓取
执行
矢量 机器人系统 结果
评价系统
场景/ 约束条件
该方法的前提要求：1）完整机的器人目视标觉伺几服定何位模控制型与目（标2抓/3取D）信息；
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2）机器人视觉系统严格标定，已知机械臂动力学模型。
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型一：3D目标抓取
手模型
动力学 接触点
目标模型
力闭合
抓取准则
抓取生成
预选抓
抓取
取点 最优抓取判定 矢量
执行
机器人系统 结果
评价系统
任务约束
该方法的前提要求：1）精确机的器人机视械觉伺手服定动位力控制学与目模标型抓取、目标物理模型；
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2）机械手相对与目标物的位势信息。
二 机器人抓取研究现状
r 经验学习抓取法
首先通过观察学习人的抓取，根据任务约束、然后学习系统产生一种 最佳的抓取模式，该方法的核心思想是基于模仿与学习理论 。
机器人抓取面临着挑战
随着机器人技术的发展，机器人越来越多的融入到人的生活和工作环境中， 代替人类完成各种作业，这必然要求机器人承担对比工业生产更加复杂的操 作务，比如机器人端茶倒水，递送物品，自动拣握工具等等。智机器人代表 了机器人发展的尖端技术，在日常生活、医疗、航天等领域具有广泛的用。 一方面，我们希望机器人具备一定自主性学习和自协调能力，且能够通过 学习掌握在新环境下操作的技能。 另一面，机器人对物体抓取操作是其自主作业当中经常面临的一个问题， 目前传统工业机器人定式的操作方式，限制了机器人抓取的自主性。
1、一种基于局部随机采 样一致性鲁棒几何描述的 3D匹配与位势估计抓取 方法，该方法在噪声、遮 挡环境测试中取得良好抓 取效果。
实例1 3D几何匹配抓取 实例2 3D位势估机计器人抓视觉取伺服定位控制与目标抓取
2、综合双目和单目视觉 信息、以及物体表面与几 何模型实现深度提取、目 标区域分割，以及位势估 计，该抓取系统在遮挡、 光照变化的室内环境中实 现了机器人抓取操作
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型二：2D位置学习抓取
直接从2D图像平面学习获取抓取位置，该方法首先采用人工标记抓取点 的合成图像，提取分类图像特征向量，应用机器学习方法来训练抓点。
机器人单抓取点学习
机器人多抓取点学习
该方法实施步骤：给定视觉场景 学习模型得出抓取点 机器人视觉伺服定位控制与目标抓取 机器人动力学运动规划。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取 深度学习网络
11
深度学习简介（插入）
人脑视觉机理
n神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。 n人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征，再到V2区的形 状或者目标的部分等，再到更高层，整个目标、目标的行为等。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
XIAMEN UNIVERSITY
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
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内容
机器人抓取及其研究现状 机器人抓取位姿判别 基于视觉伺服的机器人定位控制 机器人视觉反馈控制在工业上的应用 总结
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
2
一 机器人抓取 VS 人的抓取
一般来说，抓取需要解机决器人的视觉两伺服个定位基控制本与目问标抓题取 ：抓哪里，Where？4 怎 么去抓，How？
二 机器人抓取研究现状
r 解析抓取法
解析法使用动力学评价准则(如: force-closure)来估算抓取的稳定性，然 后寻求合适抓取方案，使得这个评价准则达到最优。该方法属于传统的抓 取方法，在2000年前占主导地位。
计算抓取参数 8
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型三：高级人工智能学习抓取
模仿抓取：通过观察人抓取目标的姿态，识别出人的抓取方式， 进而映射到机器人抓取系统中。
机器人模仿抓取
交互抓取：把人的操作嵌入到
机器人的控制循环中，对机器
人进行交互训练，使得机器人
自动产生抓取动作，最终把人
的抓取技能传授给机器人 。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
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人机交互抓取
二 机器人抓取研究现状
综上抓取方法可知：
1) 解析建模抓取法需要对目标进行2D/3D建模，在复杂环境下建模精度难 以保证。
2) 经验学习抓取法通过学习或模仿人的抓取，在一定程度上克服了解析抓 取法建模的固有缺陷。但是，现有学习算法在稀疏样本学习中，算法的 学习能力有限，机器人缺乏对新物体抓取的能力。
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深度学习简介（插入）
关于特征
【通过传感器（例如CMOS）获得数据，然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。】
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
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深度学习简介（插入）
特征表示的粒度
n学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？ n素级特征 结构性
机器人视觉伺ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ定位控制与目标抓取
3) 基于解析法和经验法的机器人抓取过程中，手臂的协调与定位都是需要 预先标定，而后求取机器人的逆动力学进行控制的。标定除了带来复杂 的计算外，同时也限制了机器人应用的拓广。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
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三 基于多模特征深度学习的机器人抓取判别
深度学习
2006年多伦多大学Hinton等人
在Science杂志上提出，该学习
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
3
机器人抓取操作
一 机器人抓取 VS 人的抓取
人抓取的特性：灵活自主
对人而言，手不仅能够根据不同形状和不同尺寸的物体采取不同的抓 取姿态(如图所示)，而且人手抓取过程中，手的位置和方向能根据环境不 断地自主调整 。这反映出人抓取过程的自主性与协调性。
然而，对于机器人，则是不同，因为目前绝大多数机器人的操作行为 是在定式（标定）工作环境中进行的。改变传统定式的工作方式，攻克机 器人灵巧自主抓取问题是当今机器人研究领域的一个难点和热点。
算法避免了特征抽取过程中了
人为的干预，同时深度学习解
决了传统多层神经网络学习过
程局部收敛和过适性问题，深
受业内的广泛关注，如括谷歌、在内的众多机构成立专门的部门致力于该学习算法的研
究。
目前深度学习已经成功用
于图像检索，语音识别，自然
语言处理等领域，而该算法在
机器人视觉领域的应用还处在
刚刚起步阶段。
抓取学习/ 人工示范
特征
抓取模式 数据库
目标分割 特征
抓取生成 与判定
抓取
执行
矢量 机器人系统 结果
评价系统
场景/ 约束条件
该方法的前提要求：1）完整机的器人目视标觉伺几服定何位模控制型与目（标2抓/3取D）信息；
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2）机器人视觉系统严格标定，已知机械臂动力学模型。
二 机器人抓取研究现状
r 抓取类型一：3D目标抓取
手模型
动力学 接触点
目标模型
力闭合
抓取准则
抓取生成
预选抓
抓取
取点 最优抓取判定 矢量
执行
机器人系统 结果
评价系统
任务约束
该方法的前提要求：1）精确机的器人机视械觉伺手服定动位力控制学与目模标型抓取、目标物理模型；
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2）机械手相对与目标物的位势信息。
二 机器人抓取研究现状
r 经验学习抓取法
首先通过观察学习人的抓取，根据任务约束、然后学习系统产生一种 最佳的抓取模式，该方法的核心思想是基于模仿与学习理论 。
机器人抓取面临着挑战
随着机器人技术的发展，机器人越来越多的融入到人的生活和工作环境中， 代替人类完成各种作业，这必然要求机器人承担对比工业生产更加复杂的操 作务，比如机器人端茶倒水，递送物品，自动拣握工具等等。智机器人代表 了机器人发展的尖端技术，在日常生活、医疗、航天等领域具有广泛的用。 一方面，我们希望机器人具备一定自主性学习和自协调能力，且能够通过 学习掌握在新环境下操作的技能。 另一面，机器人对物体抓取操作是其自主作业当中经常面临的一个问题， 目前传统工业机器人定式的操作方式，限制了机器人抓取的自主性。
1、一种基于局部随机采 样一致性鲁棒几何描述的 3D匹配与位势估计抓取 方法，该方法在噪声、遮 挡环境测试中取得良好抓 取效果。
实例1 3D几何匹配抓取 实例2 3D位势估机计器人抓视觉取伺服定位控制与目标抓取
2、综合双目和单目视觉 信息、以及物体表面与几 何模型实现深度提取、目 标区域分割，以及位势估 计，该抓取系统在遮挡、 光照变化的室内环境中实 现了机器人抓取操作