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機器人視覺導引理論與技術(shù)
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機器人視覺導引理論與技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787547866238
- 條形碼：9787547866238 ; 978-7-5478-6623-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
機器人視覺導引理論與技術(shù) 本書特色
機器人視覺導引技術(shù)集成了計算機視覺和機器人控制技術(shù)，賦予機器人感知環(huán)境、識別目標、定位自身位置和規(guī)劃路徑的能力。在工業(yè)自動化、智能巡檢、產(chǎn)品檢測等領(lǐng)域，機器人視覺導引技術(shù)能夠顯著提升生產(chǎn)效率、減少人為錯誤，并實現(xiàn)精確的操作和導航。此外，機器人視覺導引技術(shù)還能促進人機協(xié)作，提高工作安全性，為現(xiàn)代制造業(yè)、服務業(yè)和國防領(lǐng)域帶來革命性的變革。本書由長期致力于機器人視覺感知技術(shù)研究的專家撰寫，涵蓋了理論和技術(shù)的詳細講解，能夠為相關(guān)科技人員提供權(quán)威參考。
機器人視覺導引理論與技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書聚焦機器人視覺導引領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)，采用理論與案例相結(jié)合的形式，重點闡述系統(tǒng)參數(shù)標定、三維視覺測量、目標位姿估計、跟蹤控制策略、多傳感器融合等問題，并展示不同應用場景下機器人視覺導引的解決方案。本書可作為機器人感知、視覺測量、視覺導引、視覺跟蹤等領(lǐng)域科技人員的參考用書，也可作為智能制造、人工智能等相關(guān)方向?qū)W生的專業(yè)教材。
機器人視覺導引理論與技術(shù) 目錄
第1章 緒論…………………………………………………001
1.1 機器人導引技術(shù)概述…001
1.2 常見機器人導引技術(shù)…004
1.2.1 電磁導引技術(shù).…………………………04
1.2.2 激光導引技術(shù).………………………05
1.2.3 視覺導引技術(shù).………………………007
1.3 機器人視覺導引研究現(xiàn)狀…009
1.3.1 三維視覺測量理論……………………………009
1.3.2 機器人運動學理論……………………………012
1.3.3 視覺伺服控制技術(shù)…013
1.3.4 系統(tǒng)參數(shù)標定技術(shù)……………………………015
1.3.5 實際應用….017
1.3.6 主要挑戰(zhàn)…………………………………………019
參考文獻……………………………………………………021
第2章 機器人視覺導引理論基礎(chǔ)…………………………………027
2.1 機器人視覺系統(tǒng)理論模型……………………………027
2.1.1 機器人視覺系統(tǒng)基本架構(gòu)………………………027
2.1.2 相機成像模型…………………………………028
2.1.3 視覺測量模型………………………………032
2.2 視覺測量與位姿估計理論…034
2.2.1 三角測量理論………………………………034
2.2.2 位姿估計理論…………………………………038
2.3 機器人運動學基本理論……………………………………044
2.3.1 機器人運動學模型…044
2.3.2 機器人運動學分析………………………………048
2.3.3 Simulink與ADAMS聯(lián)合仿真…………052
參考文獻…………………………………………………055
第3章 機器人視覺系統(tǒng)參數(shù)標定技術(shù)……………………………057
3.1 單相機內(nèi)部參數(shù)標定……………………………………057
3.1.1 相機標定方法概述………………………………057
3.1.2 基于平面靶標的內(nèi)參標定……………………059
3.1.3 方法驗證…062
3.2 雙/多相機外部參數(shù)標定………………………………064
3.2.1 基于坐標變換的外參標定…064
3.2.2 方法驗證…065
3.3 變視軸視覺系統(tǒng)參數(shù)標定…067
3.3.1 變視軸視覺成像模型…067
3.3.2 多誤差參數(shù)聯(lián)合標定…………………………070
3.3.3 方法驗證……072
3.4 機器人手眼關(guān)系參數(shù)標定………………………………074
3.4.1 兩步標定法…074
3.4.2 輔助標定法……………………………………077
3.4.3 方法驗證……………………………………079
參考文獻…………………………………………………081
第4 章 基于單目視覺的機器人導引技術(shù)…………………………083
4.1 常用合作目標………………………………………………083
4.2 目標特征識別與提取…………………………………084
4.2.1 角點識別與檢測………………………………084
4.2.2 橢圓識別與檢測………………………………087
4.3 多視角圖像序列匹配…092
4.3.1 SIFT匹配…093
4.3.2 Root-SIFT匹配………………………098
4.3.3 ASIFT配準…………………………………098
4.4 位姿估計與導引定位…099
4.4.1 三點位姿估計與定位方法……………………099
4.4.2 RPnP位姿估計與定位方法…………………103
4.4.3 算法對比實驗…106
參考文獻……………………………………………………109
5章 基于雙目視覺的機器人導引技術(shù)……111
5.1 雙視角圖像預處理…111
5.1.1 圖像差分去除背景…112
5.1.2 顏色過濾去除背景…112
5.2 立體匹配與視差估計……113
5.2.1 匹配代價計算…………………114
5.2.2 匹配代價聚合…………………………………116
5.2.3 視差計算…………………………………………117
5.2.4 視差細化……………………………………………118
5.2.5 實驗驗證…119
5.3 點云生成與數(shù)據(jù)處理…121
5.3.1 點云生成…………………………………121
5.3.2 點云配準…122
5.3.3 點云優(yōu)化………………………………………123
5.3.4 實驗驗證……………………………………124
5.4 位姿估計與導引定位…126
5.4.1 導引策略……126
5.4.2 實驗驗證…………………………………………127
參考文獻………………………………………………129
第 6 章 視覺導引算法與跟蹤控制策略……………………………131
6.1 視覺導引控制策略…131
6.2 目標運動模型…132
6.2.1 勻速模型…132
6.2.2 勻加速模型….133
6.2.3 協(xié)同轉(zhuǎn)彎模型…………………………………133
6.2.4 Singer模型…135
6.2.5“當前”統(tǒng)計模型……136
6.2.6 自適應機動目標模型..…………………138
6.3 卡爾曼濾波算法…139
6.3.1 基本原理…140
6.3.2 算法流程…………………………………142
6.4 交互多模型跟蹤濾波算法…143
6.4.1 算法原理…144
6.4.2 流程歸納…147
6.5 實驗驗證…147
6.5.1 跟蹤濾波仿真驗證…147
6.5.2 目標位置估計實驗…150
參考文獻………………………………………………151
第7章 多傳感器融合視覺導引技術(shù)…152
7.1 主輔相機協(xié)同的機器人導引方法…152
7.1.1 主輔相機機器人導引模型……………………152
7.1.2 主輔相機標定…152
7.1.3 主輔相機成像目標定位與導引策略………155
7.2 結(jié)構(gòu)光視覺定位的機器人導引方法……………………156
7.2.1 基于結(jié)構(gòu)光的視覺導引模型…………………156
7.2.2 結(jié)構(gòu)光視覺手眼標定…159
7.2.3 基于結(jié)構(gòu)光視覺的目標定位…………………162
7.3 多傳感器信息融合的機器人導引方法…164
7.3.1 激光雷達與視覺融合的機器人導引模型…164
7.3.2 激光雷達與視覺融合的手眼系統(tǒng)標定.166
7.3.3 激光雷達與視覺信息融合的目標定位……170
參考文獻…173
第8章 應用案例……………………………………………………175
8.1 基于雙目視覺三維測量的機器人目標抓取…175
8.2 基于三維視覺點云重建的機器人視覺導引…178
8.3 基于深度學習目標分類的機器人視覺導引…184
彩色插圖
1.1 機器人導引技術(shù)概述…001
1.2 常見機器人導引技術(shù)…004
1.2.1 電磁導引技術(shù).…………………………04
1.2.2 激光導引技術(shù).………………………05
1.2.3 視覺導引技術(shù).………………………007
1.3 機器人視覺導引研究現(xiàn)狀…009
1.3.1 三維視覺測量理論……………………………009
1.3.2 機器人運動學理論……………………………012
1.3.3 視覺伺服控制技術(shù)…013
1.3.4 系統(tǒng)參數(shù)標定技術(shù)……………………………015
1.3.5 實際應用….017
1.3.6 主要挑戰(zhàn)…………………………………………019
參考文獻……………………………………………………021
第2章 機器人視覺導引理論基礎(chǔ)…………………………………027
2.1 機器人視覺系統(tǒng)理論模型……………………………027
2.1.1 機器人視覺系統(tǒng)基本架構(gòu)………………………027
2.1.2 相機成像模型…………………………………028
2.1.3 視覺測量模型………………………………032
2.2 視覺測量與位姿估計理論…034
2.2.1 三角測量理論………………………………034
2.2.2 位姿估計理論…………………………………038
2.3 機器人運動學基本理論……………………………………044
2.3.1 機器人運動學模型…044
2.3.2 機器人運動學分析………………………………048
2.3.3 Simulink與ADAMS聯(lián)合仿真…………052
參考文獻…………………………………………………055
第3章 機器人視覺系統(tǒng)參數(shù)標定技術(shù)……………………………057
3.1 單相機內(nèi)部參數(shù)標定……………………………………057
3.1.1 相機標定方法概述………………………………057
3.1.2 基于平面靶標的內(nèi)參標定……………………059
3.1.3 方法驗證…062
3.2 雙/多相機外部參數(shù)標定………………………………064
3.2.1 基于坐標變換的外參標定…064
3.2.2 方法驗證…065
3.3 變視軸視覺系統(tǒng)參數(shù)標定…067
3.3.1 變視軸視覺成像模型…067
3.3.2 多誤差參數(shù)聯(lián)合標定…………………………070
3.3.3 方法驗證……072
3.4 機器人手眼關(guān)系參數(shù)標定………………………………074
3.4.1 兩步標定法…074
3.4.2 輔助標定法……………………………………077
3.4.3 方法驗證……………………………………079
參考文獻…………………………………………………081
第4 章 基于單目視覺的機器人導引技術(shù)…………………………083
4.1 常用合作目標………………………………………………083
4.2 目標特征識別與提取…………………………………084
4.2.1 角點識別與檢測………………………………084
4.2.2 橢圓識別與檢測………………………………087
4.3 多視角圖像序列匹配…092
4.3.1 SIFT匹配…093
4.3.2 Root-SIFT匹配………………………098
4.3.3 ASIFT配準…………………………………098
4.4 位姿估計與導引定位…099
4.4.1 三點位姿估計與定位方法……………………099
4.4.2 RPnP位姿估計與定位方法…………………103
4.4.3 算法對比實驗…106
參考文獻……………………………………………………109
5章 基于雙目視覺的機器人導引技術(shù)……111
5.1 雙視角圖像預處理…111
5.1.1 圖像差分去除背景…112
5.1.2 顏色過濾去除背景…112
5.2 立體匹配與視差估計……113
5.2.1 匹配代價計算…………………114
5.2.2 匹配代價聚合…………………………………116
5.2.3 視差計算…………………………………………117
5.2.4 視差細化……………………………………………118
5.2.5 實驗驗證…119
5.3 點云生成與數(shù)據(jù)處理…121
5.3.1 點云生成…………………………………121
5.3.2 點云配準…122
5.3.3 點云優(yōu)化………………………………………123
5.3.4 實驗驗證……………………………………124
5.4 位姿估計與導引定位…126
5.4.1 導引策略……126
5.4.2 實驗驗證…………………………………………127
參考文獻………………………………………………129
第 6 章 視覺導引算法與跟蹤控制策略……………………………131
6.1 視覺導引控制策略…131
6.2 目標運動模型…132
6.2.1 勻速模型…132
6.2.2 勻加速模型….133
6.2.3 協(xié)同轉(zhuǎn)彎模型…………………………………133
6.2.4 Singer模型…135
6.2.5“當前”統(tǒng)計模型……136
6.2.6 自適應機動目標模型..…………………138
6.3 卡爾曼濾波算法…139
6.3.1 基本原理…140
6.3.2 算法流程…………………………………142
6.4 交互多模型跟蹤濾波算法…143
6.4.1 算法原理…144
6.4.2 流程歸納…147
6.5 實驗驗證…147
6.5.1 跟蹤濾波仿真驗證…147
6.5.2 目標位置估計實驗…150
參考文獻………………………………………………151
第7章 多傳感器融合視覺導引技術(shù)…152
7.1 主輔相機協(xié)同的機器人導引方法…152
7.1.1 主輔相機機器人導引模型……………………152
7.1.2 主輔相機標定…152
7.1.3 主輔相機成像目標定位與導引策略………155
7.2 結(jié)構(gòu)光視覺定位的機器人導引方法……………………156
7.2.1 基于結(jié)構(gòu)光的視覺導引模型…………………156
7.2.2 結(jié)構(gòu)光視覺手眼標定…159
7.2.3 基于結(jié)構(gòu)光視覺的目標定位…………………162
7.3 多傳感器信息融合的機器人導引方法…164
7.3.1 激光雷達與視覺融合的機器人導引模型…164
7.3.2 激光雷達與視覺融合的手眼系統(tǒng)標定.166
7.3.3 激光雷達與視覺信息融合的目標定位……170
參考文獻…173
第8章 應用案例……………………………………………………175
8.1 基于雙目視覺三維測量的機器人目標抓取…175
8.2 基于三維視覺點云重建的機器人視覺導引…178
8.3 基于深度學習目標分類的機器人視覺導引…184
彩色插圖
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機器人視覺導引理論與技術(shù) 作者簡介
李安虎，同濟大學教授、博士生導師。長期從事智能機械、光電跟蹤及信息感知理論、技術(shù)及應用研究。主持多項國家自然科學基金項目、國家重點研發(fā)計劃課題、國際合作項目，以及華為、中國電科、上汽集團等委托項目，為國家重大科研任務和重點工程研制光電跟蹤儀器10余套，在光成像、光通信、光雷達領(lǐng)域應用成效顯著。以第一完成人和主要完成人獲上海市、工信部等科學技術(shù)獎8項。在Optica/IEEE/AIP等高水平期刊發(fā)表研究論文110余篇，出版中英文著作5部，授權(quán)國內(nèi)外發(fā)明專利100余件，研究成果被日本、美國、西班牙等國際著名研究機構(gòu)驗證并應用。
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