机器人视觉物体定位方法

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1、机器人视觉物体定位方法本次设计的题目是机器人视觉物体定位。伴随社会发展，机器人的利用越来 越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。 文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了 机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。然后介绍了机器人视 觉物体定位方法常用的几种应用。最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并 猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。关键词：机器视觉SLAM技术 单目视觉双目视觉 多目视觉第一章：绪论1.1选题的背景及意义在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中，自动化食品 仓储配送系统

2、服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。配送 机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中 怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何 也绕不开的问题。自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来， 科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。传统的机器人缺乏环境感知 能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令 下的动作，应用非常有限局限。随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们 也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自 身运动轨迹实时的随动检

3、测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。要 达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文 的研究重点：机器人视觉物体定位方法。机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它 的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器 人，生产效率明显得到改善。然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人 工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人 工，实现自动化操作。为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进 一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统 中新增全新的计

4、算机图像视觉获取系统，通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像 和外界信息，对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外 界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系 列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工 作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。1.2 国内外研究现状国外研究现状国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝 对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实 VR 技术 等。20 世纪 60 年代，美国 mit 的 robert 研究人员提出三维景物分析，标志着立 体视觉和影像技

5、术的结合点而诞生。立体视觉在此后 20 年的时间迅速地发展成 为一门新的影像技术学科。到70年代时，以marr为主要代表的一批视觉物体定 位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。到80 年 代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果卡内基梅隆大学的 Tomasi 和 Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像 机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于 图像的三维重建技术。但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投 影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。美国 cmu 大学已经研制开

6、发出一个立体的月球视觉行星探测系统,它可广泛应用于对 月球的探测地面的试验,其主要视觉系统利用的是激光刺激、光测距来实现了视 觉导航。MIT计算机系统提出一种新的融合方式，过雷达系统提供了目标周围的 物体大致的范围和其形状,再通过利用先进的双目立体视觉技术得到粗略的目标 物体定位信息数据，结合改进后的图像分割算法进行运算，最后实现能够在高速 环境下对视频图像中的物体位置进行分割，该研究成果可用于智能交通工具的传 感器。日本大阪大学自自动适应电视机械系统研究技术开发研究院曾经成功开发 研制出一种系统可以有效利用电视机械系统双目立体显示视觉的新型自自动适 应电视机械系统双目视觉伺服系统,该视觉伺服

7、系统的巧妙之处主要在于该系统 可将每幅图像中相对静止的三个视觉标志进行操作为参考,通过大量数据实时处 理分析进行计算并得出一个目标运动图像的速度雅可比运动矩阵对于进入目标 中的物体及其下一步的持续运动速度方向和运行速度变化进行了实时预测,完成 了对于运动速度和方式未知的目标周围物体的自适应运动跟踪。美国华盛顿大学 与微软公司的合作研制出一种宽基底光线立体化的视觉视频成像摄影系统,这种 立体视觉成像系统已经能够随时使得远在火星的太空卫星探测者号太空飞船 随时能够对它即将跨越的几千米范围的地形进行精确的导航。日本奈良科技大学 信息科学学院的vallerand和vallkanbara等学者提出一种通

8、过使用增强现实 的系统(ar)的注册方法,主要内容如下提供应商动态通过实时修正每个特征点的 地理位置特征来大幅提高每个特征图节点的视觉注册力和精度,该特征图的整体 设计制作方法也是基于一种双目立体图形视觉的。东京大学 Okada 和 Inaba 等 通过算法优化实现了实时集成双目立体视觉和机器人整体姿态信息,并且开发出 一套仿真机器人动态导航系统;日本冈山大学研制了一个使用立体光学显微镜用 来控制立体显微操作器的立体视觉反馈系统,使用立体光学显微镜、两个ccd摄 像头、微生物操作器等对人体细胞和植物种子状态进行监控操作,完成对植物细 胞核和种子的早期基因测序注射和微生物装配等。希腊首都雅典国家

9、部委华南理 工大学已经成功研制出一种系统基于单一点目标的激光视觉和两个不同激光点 的图像坐标发射器焦点在一个激光图像坐标平面上的图像坐标与激光导弹发射 器至一个双目标坐标系的距离的映射也有关系。jun等的研究制造者也作出了搭 载一个双目标的设立体视觉系统的移动机器人,以视觉系统感知环境的变化,并 自主做出调整以适应新的环境。华盛顿大学与微软公司共同研制了一套单目相机 构成的视觉系统,该系统运用一个相机进行两次拍摄,拍摄位置不同,利用这两幅 图像进行构成图像对,运用双目立体视觉的原理得到三维信息,从而实时的引导 机器人前进。 Jongin Son 等人设计了一套基于多视觉传感器的快速定位系统,

10、可用于室外环境的物体定位,能够克服光线与视点变化的不良影响。 Timothy JSchaewe 等人有创造性地将视觉系统引入了医学领域,他们在切除脑肿瘤手术 中运用双目立体视觉技术,通过双目视觉对肿瘤表面进行三维重建,使得医生能 更清楚地了解情况,使得手术成功可能性增加。 Evaggelos Spyrou 等人则是将 立体视觉运用到胃肠道的检查中,通过进入胃肠道中的微型相机拍摄连续帧图像, 对连续帧图像中兴趣点的检测,得到胃肠道的情况。 Peli E 等人将立体视觉用 于针对视力丧失的情况,设计了一款增强视觉头戴系统,能够为视力丧失的人提 供视野,帮助进行视觉搜索、避障、夜间行动。进入2000

11、年,计算机处理性能的 大幅提升,以各种摄像头为传感器的 SLAM 逐渐成为研究新热点。国内研究现状国内主要研究机器视觉在电子制造中的应用，大多选择开发具有自主知识产 权的机器视觉定位、测量和检测算法。其中，3D应用方面研究开发了基于普通数 码图像的三维模型重建技术，该系统具有成本低廉、使用非常简单，方便，对环 境的要求低，灵活性高的特点，移动机器人项目重点研究单机器人系统的大地图 环境下的同步定位与制图算法(SLAM)，降低计算复杂度，提高算法效率；解决机 器人导航、路径规划等问题，并将成果应用于开发基于多机器人的智能仓储管理 系统。浙江大学的大型机械系统成像实验室仅仅利用了高自由度大型透视系

12、统成 像的光学原理等就可以轻松实现对多个高自由度大型机械系统装置的透视成像 进行动态、精确位姿检测,该系统采用双目立体视觉的方法,所以仅仅只需从对应 两幅图像中抽取必要的数据特征节点作为每个节点的三维处理坐标,由于其包含 信息量少且节点数据处理执行速度快,该节点数据处理坐标系统尤其适用于节点 动态这种情况下的物体可以进行定位。东南大学的电子工程物理学系提出一种基 于对双目视觉的物体进行定位的新方法 ,可非接触对三维不规则的物体 （偏转线 圈）的三维空间内的坐标进行精密的测量。哈工大目前正在研制设计开发生产出一种基于高度异构化的双目导航视觉 自动导航系统控制处理系统的全方位自主自动足球比赛机器人

13、双目导航,利用此 双目视觉导航系统提供了完全独立自主的动态足球在线导航以及机器人的三维 动态足球在线导航。这一点也是研究火星 863 计划过程中的一个重要课题也就是 如何利用双向多视点式的投影仪和光栅三维测量的工作原理,实现了对于一个 人体三维尺寸的非自然接触角度测量,其中的工作过程原理主要的就是用电子计 算机进行处理对双摄像头首先获取的是图像,进而可以得到所需的特征图像尺寸 和一个人体图像上任意一个点的三维坐标。此外,中科院自动化所、武汉大学、上海交通大学、西安交通大学和南京大 学等的科研机构在该领域也进行了深入研究,在机器人立体视觉、目标物体三维 检测、三维场景的重构和二维场景的深度恢复等

14、多个方面的研究取得了重要的成 果。1.3 论文的主要研究内容及结构本文的主要研究目的是总结目前主流机器人视觉物体定位方法，发现存在的 问题，进而提出解决方法和改进逻辑。文章主要内容如下：1、首先拟介绍机器人视觉物体定位方法的产生背景，以及其对我国不同行 业发展带来的重大意义。2、拟分析机器人视觉物体定位的具体方法，分析图像信息的获取、采集、 处理和输出的不同技术手段和局限性。3、拟分析国内外机器人视觉物体定位发展现状，结合对国内外机器人视觉 物体定位技术情况的了解，进行论述。4、拟分析机器人视觉物体定位过程中的制约因素，以及这些制约因素产生 的原因、危害。5、拟就现阶段机器人视觉物体定位方法的

15、制约因素猜想发展方向。6、拟结合自己前文的观点综合对论述进行了总结,同时重点申论了机器人研究的目标和对于机器人视觉物体精确定位的研究进展望。 研究方法：结合本文特点，本文主要的研究方法如下：1、文献检索法本文的研究首先需要阅读大量文献资料，才能总结出现阶段论题的发展状况 找出前人研究的不足和避免研究内容的重复，最后也借助文献检索方法，通过各 种资料的介绍对论题进行分析总结。2、分析比较法本文将对国内外在机器人视觉物体定位方法中的研究现在进行分析，从运行 方式、核心技术、数据处理方法等各方面做出比较，总结其差异性和各自的优点， 进而对不足点提出改进思路。3、经验总结法通过比对多篇论文，归纳与分析

16、不同机器人视觉定位方法的具体情况，使 之系统化、理论化，提出不同的定位方法在实际运用中的问题，揭示目前机器 人视觉物体定位方法的种类，描述其具体现象，介绍经验。第二章 机器人视觉物体定位技术2.1 章节概述人类通过视觉使用人的眼睛和活动身体以及使用大脑已经基本完成了对于 人类视觉内部信息的自动获取、处理与逻辑分析以及理解。在这个工作过程中, 周边环境中的物体在自然光的帮助下在眼睛上形成视网膜图像,随后图像信息转 换成了大脑神经元的脉冲信号,最终经过大脑神经元中的脑纤维传入大脑皮层进 行信号处理和信息理解,于是只有人的大脑才能看到。所谓的视觉其实不仅指 使用者对光信号的视觉感受,其中可能还包括了对其他视觉感受和信息的获取、 传输、处理、存储与传输是被理解的一整个过程。在数字信号传输与处理的理论 与应用计算机科学出现后,人们曾经有人试图用摄像头直接获取周围环境的图像, 并且他们希望通过将其转换成一种数字信号,从而可以使用计算机实现对视觉