基于双目视觉的物体识别定位与抓取

摘要：

为解决目标识别精度低、定位与抓取配合困难问题,通过对算法的改进研究了物体的识别定位与抓取,包括识别目标物体、对于目标物体形心的位置三维重建、对于目标物体的姿态估计、对于手眼标定后的抓取4个方面.在目标识别中,首先通过快速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)算法结合Grabcut算法提取出目标.在位置求解中,利用模板匹配求取目标物体形心的世界坐标.在姿态估计中,算法的流程为:利用匹配点对求取左图中物体母线斜率,再随机取斜率等于左图母线斜率的两点,通过两点的世界坐标求出目标物体的姿态.在抓取中,采用的眼在手上,先建立工件坐标系,再进行坐标转换,通过机器人参数求得逆解.研究结果表明:误差均在较小范围内且机器人可在有效工作范围实现抓取.可见算法可靠以及整体实验的正确性.

关键词：双目视觉、目标识别、三维重建、姿态估计、手眼标定

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8285-8291