华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (3): 1-7.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2018.03.001
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翟敬梅 黄锦洲 刘坤
ZHAI Jingmei HUANG Jinzhou LIU Kun
摘要: 作业环境的实时信息是工业机器人智能决策的重要依据,针对三维环境信息检 测的实时性和自适应性,文中提出了一种基于双目视觉的机器人作业环境( 目标体或障 碍物的形状、尺寸和位置) 检测方法. 首先,将 Canny 算子和 Otsu 算法相结合,采用降采样 和压缩梯度幅值级策略实现目标边缘的自动检测; 接着采用基于灰度相关的边缘点分类 匹配算法对边缘点进行分类和匹配,解决了传统立体匹配难以兼顾效率与精度的问题; 然 后基于点云数据环形排序数据结构型式,提出了基于边缘曲率角的轮廓三维几何及位置 信息的自动提取方法. 机器人自主作业中实时检测动态环境实验结果表明,文中提出的方 法能准确地获取作业环境中物体的三维信息,正确分辨出作业目标和障碍物,检测平面尺 寸平均误差为 0. 65%,高度误差为 1. 69%,机器人能依据目标位置和动态障碍物的实时 位置实现预期的作业任务.
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