简介:为解决工业机器人标定中存在的成本昂贵、专业性强等问题,提出了一种基于几何约束的工业机器人运动学参数闭环标定法.首先采用D—H模型与MDH模型相结合的方法建立运动学模型.解决D-H模型的奇异性问题.其次,用Matlab对该方法进行仿真,机器人末端执行器上模拟安装一个激光器,将激光瞄准观测平面上一正方形的四个顶点,得到较精确的关节角.最后,根据正方形的几何性质建立标定方程,利用最小二乘法求解参数误差.此方法操作简单,成本低,易于测量,可避免机器人基座标系的校准工作.根据仿真结果。工业机器人绝对定位精度提高了77.87%,从而验证了该方法的有效性.
简介:利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.
简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.
简介:惯性导航系统是目前室内定位和导航领域一项非常重要的技术,但是传统惯性导航系统中是利用算法融合地磁罗盘及陀螺仪等数据,进而提高相对位置的精度,但却无法修正已经产生的误差.所以传统惯性导航系统在内部构造复杂的室内很容易出现走错房间,穿越墙体等错误路径.为了解决这些问题,提出一种基于维特比算法的室内导航方法,利用自建室内地磁数字地图结合维特比算法,动态计算可能路径.利用维特比算法特性提高了输出路径的纠错能力,可有效排除错误路径的干扰.本导航方法能有效避免穿墙错误路径的出现,更加符合实际行走路径.试验结果表明,相对传统惯性导航系统,它在复杂室内环境下进入正确房间的准确率提高了23%.