机器人视觉伺服定位控制和目标抓取
视觉引导工业机器人定位抓取系统设计研究
视觉引导工业机器人定位抓取系统设计研究摘要：随着工业机器人在制造业的广泛应用，其定位抓取系统的稳定性和准确性对于提高生产效率和质量至关重要。
本文通过研究视觉引导工业机器人定位抓取系统的设计，旨在提高其定位抓取精度和实时性。
首先，介绍了视觉引导系统的基本原理和工业机器人的定位抓取技术。
然后，基于视觉传感器的实时图像处理技术，设计了一个基于模板匹配算法的目标定位方法。
接着，介绍了基于传感器融合的位姿估计方法，以提高定位的稳定性和准确性。
最后，通过实验验证了所设计系统的性能和可行性，证明了其在工业机器人应用中的潜力。
关键词：工业机器人；视觉引导；定位抓取；模板匹配；位姿估计一、引言工业机器人在制造业中的应用越来越广泛，其定位抓取系统的稳定性和准确性对于提高生产效率和质量至关重要。
传统的定位抓取方法主要依赖于编程和机械传感器，但在复杂环境中容易受到干扰，不具备足够的鲁棒性。
因此，研究视觉引导工业机器人定位抓取系统具有重要意义。
二、视觉引导工业机器人定位抓取原理视觉引导工业机器人定位抓取系统利用视觉传感器获取环境信息，并通过图像处理算法来实现目标定位和位姿估计。
其主要原理是根据事先设定的目标特征，比如颜色、形状等，通过图像处理技术将目标从环境中提取出来，然后计算目标的位姿信息，最后将位姿信息传递给机器人控制系统，实现精确的定位抓取。
三、基于模板匹配的目标定位方法模板匹配是一种基本的图像处理技术，可以用于目标的识别和定位。
该方法通过比对目标模板和图像中的每个像素，来寻找最佳匹配位置。
在工业机器人定位抓取系统中，可以采用模板匹配算法来实现目标的定位。
具体步骤包括：图像的预处理、模板的生成、模板匹配和目标定位。
四、基于传感器融合的位姿估计方法传感器融合是一种将多个传感器的信息进行整合，以提高位姿估计的精度和鲁棒性的方法。
在视觉引导工业机器人定位抓取系统中，可以通过融合视觉传感器和惯性传感器的数据，来提高位姿估计的稳定性和准确性。
机器人抓取和操作技术研究与设计
机器人抓取和操作技术研究与设计随着科技的不断发展，机器人技术正日益成为现实生活中的重要组成部分。
机器人的抓取和操作技术是机器人技术领域的关键技术之一，其研究和设计对于实现机器人在各个领域的应用具有重要意义。
在本文中，我们将探讨机器人抓取和操作技术的研究进展，并提出一种设计方案。
一、机器人抓取技术的研究机器人的抓取技术是机器人实现物体抓取和操控的基础。
目前，机器人抓取技术主要分为物体检测、抓取策略和控制三个方面。
1. 物体检测物体检测是机器人实现精确抓取的关键技术之一。
目前，常用的物体检测方法包括图像识别、深度学习和传感器融合等。
图像识别是一种基于视觉的物体检测方法，通过图像处理和模式识别算法来实现物体的识别和定位。
深度学习则是一种基于神经网络的物体检测方法，通过训练模型来实现物体的检测和分类。
传感器融合则是将多种传感器的数据进行融合，以提高物体检测的准确性和鲁棒性。
2. 抓取策略抓取策略是机器人抓取技术的关键环节，用于确定机器人应该如何抓取目标物体。
目前，常用的抓取策略包括力控抓取和视觉伺服抓取。
力控抓取是通过力传感器来控制机器人的抓取力度和位置，以实现对物体的精确抓取。
视觉伺服抓取则是利用相机和图像处理算法来实现对物体的视觉控制，使机器人能够根据实时图像调整抓取位置和力度。
3. 控制控制是机器人抓取技术的最后一环，用于控制机器人执行抓取任务。
目前，常用的控制方法包括PID控制、运动规划和轨迹跟踪等。
PID控制是一种基于反馈的控制方法，通过不断调节机器人关节的位置和力度，以达到期望的抓取效果。
运动规划则是根据机器人的动力学模型和环境信息，设计出合理的运动路径，使机器人能够有序地完成抓取任务。
轨迹跟踪则是将运动规划得到的路径转化为机器人关节的控制指令，实现对机器人运动的控制。
二、机器人操作技术的研究机器人操作技术是机器人实现各种操作任务的关键技术之一。
机器人操作技术包括视觉操作、力控操作和自主操作三个方面。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取PPT课件
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。
机器人视觉感知中的目标识别和定位研究
机器人视觉感知中的目标识别和定位研究随着科技的进步，机器人的使用越来越广泛。
而在机器人的运作中，视觉感知技术扮演着非常关键的角色。
视觉感知技术允许机器人能够像人类一样观察自己的周边环境，判断目标物体的类型和位置，从而实现智能化操作。
在机器人的视觉感知系统中，目标识别和定位是两个非常重要的核心技术。
目标识别指的是机器人通过分析图像或视频，从中识别出感兴趣的目标物体；而目标定位则是在目标识别的基础上，精确定位目标物体的位置。
这两个技术的研究对于机器人技术的发展和应用有着重要的意义。
一、目标识别技术目标识别是机器人视觉感知中的关键环节，其目的是从图像或视频中找到感兴趣的目标物体。
目标识别技术的关键在于特征提取和模式匹配。
特征提取是指从图像中抽取出目标物体的特征，比如颜色、形状、纹理等；而模式匹配是指将抽取出的特征与预设的模式进行匹配，以实现目标识别。
目标识别技术的应用非常广泛。
例如，在工业机器人中，目标识别可以用于自动检测、装配等领域。
在服务机器人中，目标识别可以用于环境感知，比如识别房间内的物体、人体姿势等。
在军事领域，目标识别可以用于无人机、导弹等智能武器的“目标锁定”。
二、目标定位技术目标定位是指在目标识别的基础上，进一步准确定位目标物体的位置。
目标定位技术通常采用机器视觉中的三维重建技术，通过对目标物体的多个视角进行分析，推导出目标物体的三维模型和准确位置。
目标定位技术的应用也非常广泛。
例如，在智能家居领域，目标定位可以用于机器人家政服务，比如在保洁、送餐等过程中自动识别和定位客户的具体位置。
在工业自动化领域，目标定位可以用于工厂流水线上的机器视觉，帮助机器人定位和抓取产品。
三、目标识别和定位技术的研究进展目标识别和定位技术的研究已经有了很长的历史。
从最初的基于模板匹配的算法，到基于特征提取和学习的机器学习算法，再到现在的深度学习算法，目标识别和定位技术已经取得了很大的进展。
当前，深度学习算法在机器人视觉感知中的应用越来越广泛。
机器人视觉伺服研究综述
二、机器人视觉伺服技术综述
1、研究背景和意义
机器人视觉伺服技术的研究背景主要源于两个方面：一是机器人智能化发展的 需求，二是计算机视觉技术的不断发展。随着机器人应用领域的不断拓展，机 器人需要具备对环境的感知和识别能力，以便更好地适应复杂环境。同时，计 算机视觉技术的不断发展也为机器人视觉伺服提供了更好的实现手段。
针对以上挑战，可以采取以下解决方案：一是采用高性能的图像采集设备和技 术，提高图像质量；二是优化算法和计算方法，提高计算效率；三是采用并行 计算和优化算法设计等方法，提高实时性；四是采用自适应滤波、鲁棒性特征 提取等技术，提高算法的鲁棒性。
三、结论
机器人视觉伺服技术是实现机器人智能化的重要手段之一，具有广泛的应用前 景。本次演示对机器人视觉伺服技术的研究现状进行了简要概括，并介绍了其 研究背景和意义、原理和实现方法、在各个领域的应用以及面临的挑战和解决 方案。随着计算机视觉技术的不断发展，机器人视觉伺服技术的研究和应用将 不断深化和拓展。未来的研究将集中在提高算法的鲁棒性、计算效率和实时性 方面，并探索新的应用领域。
二、机器人视觉伺服技术综述
1、研究背景和意义
机器人视觉伺服技术的研究背景主要源于两个方面：一是机器人智能化发展的 需求，二是计算机视觉技术的不断发展。随着机器人应用领域的不断拓展，机 器人需要具备对环境的感知和识别能力，以便更好地适应复杂环境。同时，计 算机视觉技术的不断发展也为机器人视觉伺服提供了更好的实现手段。
机器人视觉伺服技术的研究意义在于提高机器人的感知和识别能力，从而实现 更加精确的控制。在制造业、医疗、航空航天等领域，机器人视觉伺服技术的 应用可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量和精度。
Hale Waihona Puke 2、原理和实现方法机器人视觉伺服技术的原理是基于计算机视觉技术，通过图像采集设备获取环 境图像，再经过图像处理和分析，得到环境信息。根据环境信息，机器人可以 实现对环境的感知和识别，并调整自身的位姿，从而实现对机器人的精确控制。
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产过程中的机器人技术得到了广泛应用。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术成为了研究的热点。
本文以ABB机器人为研究对象，对其在视觉引导下的定位与抓取技术进行深入研究，旨在提高机器人在复杂环境下的作业效率和准确性。
二、研究背景与意义ABB机器人作为工业自动化领域的佼佼者，其定位与抓取技术的研发对于提高生产效率、降低人力成本具有重要意义。
视觉引导技术通过图像处理和模式识别，为机器人提供目标物体的位置和姿态信息，从而实现对目标的精准定位与抓取。
本研究不仅有助于提升ABB机器人在工业领域的应用价值，还为其他类型机器人的研发提供借鉴。
三、相关文献综述近年来，国内外学者在机器人视觉定位与抓取技术方面取得了显著成果。
在视觉系统方面，研究主要集中在图像处理、特征提取和目标识别等方面；在机器人控制方面，则关注于路径规划、运动控制和力控制等方面。
此外，还有一些学者将深度学习等人工智能技术应用于机器人视觉系统中，提高了机器人在复杂环境下的作业能力。
然而，目前的研究仍存在一定局限性，如对光照、颜色和形状等变化的适应性不足，以及在动态环境下的实时性等问题。
因此，本研究旨在解决这些问题，提高机器人的作业效率和准确性。
四、研究内容与方法本研究以ABB机器人为研究对象，采用视觉引导技术实现目标的定位与抓取。
具体研究内容包括：1. 视觉系统设计与实现：设计并实现一个适用于ABB机器人的视觉系统，包括图像处理、特征提取和目标识别等模块。
2. 目标定位与抓取策略：研究目标物体的定位方法，包括基于图像处理的定位和基于机器学习的定位。
同时，研究抓取策略，包括抓取点的选择、抓取力的控制等。
3. 实验设计与分析：设计实验验证所提出的定位与抓取策略的有效性，并对实验结果进行分析。
研究方法主要包括文献调研、理论分析、实验设计和数据分析等。
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
一般来说，抓取需要解决的两个基本问题：抓哪里，Where？怎 么去抓，How？
二 机器人抓取研究现状
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。
深度学习网络
深度学习简介（插入）
人脑视觉机理
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。 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。
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。】
深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训 练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因 此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。
深度学习简介（插入）
Deep learning训练过程
非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法： 1）首先逐层构建单层神经元，这样每次都是训练一个单层网络。 2）当所有层训练完后，使用wake-sleep算法进行调优。
抓取准则 手模型
动力学 力闭合 抓取 矢量 执行 结果
抓取生成
接触点
预选抓 取点
最优抓取判定
机器人系统
评价系统
目标模型 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； 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 。
视觉识别下分拣机器人目标稳准抓取系统设计
视觉识别下分拣机器人目标稳准抓取系统设计目录一、内容概览 (2)1. 研究背景与意义 (2)1.1 分拣机器人的发展现状 (4)1.2 视觉识别技术在分拣机器人中的应用 (5)1.3 稳准抓取系统的研究意义 (6)2. 研究目标与内容 (7)2.1 设计目标 (8)2.2 研究内容 (9)二、系统概述 (10)1. 系统组成与架构 (11)1.1 视觉识别系统 (12)1.2 分拣机器人主体设计 (13)1.3 稳准抓取系统设计 (14)1.4 系统整合与工作流程 (15)2. 系统功能及特点 (17)2.1 目标识别与定位功能 (18)2.2 抓取操作功能 (19)2.3 数据分析与处理功能 (20)三、视觉识别技术实现细节 (21)一、内容概览系统架构设计：介绍系统的总体结构，包括硬件设备、软件模块和通信协议等方面的设计。
视觉识别算法：详细阐述用于识别物品类型的图像处理和特征提取方法，如卷积神经网络(CNN)、深度学习和光流法等。
目标定位与跟踪：介绍如何通过视觉识别算法实现目标物体的实时定位和跟踪，以及在抓取过程中的稳定性保障。
力控与机械臂设计：讨论如何利用力控技术和机械臂结构实现对物品的精确抓取，避免损坏和误操作。
系统集成与调试：介绍如何将各个模块集成到一起，并进行实际测试和调试，以验证系统的性能和可靠性。
应用场景分析：分析该系统在实际生产环境中的应用前景和优势，以及可能面临的挑战和技术难点。
1. 研究背景与意义随着工业自动化和智能制造技术的快速发展，分拣机器人作为物流仓储、生产制造等领域的关键设备，其性能要求日益提高。
尤其在电商物流行业，面对大量复杂多样、形状不一的货物，如何实现快速准确高效的分拣与抓取已成为一项重大挑战。
在这样的背景下，视觉识别技术作为分拣机器人实现精准抓取的关键技术之一，得到了广泛的关注和研究。
视觉识别技术能够通过对目标物体的图像进行识别、定位和分类，为分拣机器人提供精确的目标信息，从而指导机器人进行准确的抓取操作。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机器人视觉伺服定位控制和目标抓取
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。
机器人视觉伺服定位控制和目标抓取
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和目标抓取
2017.5
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和目标抓取
一 机器人抓取 VS 人的抓取
➢ 机器人抓取面临着挑战
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。
机器人视觉伺服定位控制和目标抓取
深度学习网络
深度学习简介（插入）
n神经-➢中枢人-大脑脑的视工觉作过机程理，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。
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。
一般来说，抓取需要解决机的器人视两觉伺个服定位基控制本和目问标抓取题：抓哪里，Where？怎 么去抓，How？
二 机器人抓取研究现状
机器人视觉伺服定位控制和目标抓取
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。
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。
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）精确的机机器人械视觉手伺服动定位力控制学和目模标抓型取 、目标物理模型； 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 。
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和目标抓取
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 敛和过适学习算法的研究。
机器人视觉伺服定位控制和目标抓取
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和目标抓取
深度学习简介（插入）
n学习➢算特法在征一表个什示么的粒度粒上度的特征表示，才有能发挥作用？
n素级特征 结构性
实例1 3D几何匹配抓取 实例2 3D位势估计抓取 机器人视觉伺服定位控制和目标抓取
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。
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
缺点：依赖于物体的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Hale Waihona Puke 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和目标抓取 机器人动力学运动规划。
计算抓取参数
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 。
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）完整的机目器人标视觉几伺服何定位模控制型和目（标抓2取/3D）信息； 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
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。