基于双目视觉的机械臂目标定位与抓取的开题报告

基于双目视觉的机械臂目标定位与抓取的开题报告一、选题背景及研究意义机器人技术的快速发展已经走入了一个新的阶段，机器人已经广泛应用于生产线、医疗、家庭、娱乐等领域。机器人的一个核心技术就是机械臂技术，机械臂技术涉及到机械、电子、控制、计算机等多个学科领域，是机器人领域的重要基础技术。机械臂主要由执行器、传感器、控制器、通信系统和末端执行器等组成，通过不同的执行器和传感器来完成各种任务。机器人机械臂能够取代人类完成危险、重复、无聊或需要超出人类力量、速度和准确性的任务，实现自动化生产，降低人员风险和成本，提高工作效率、准确性和稳定性等优点。在机器人的应用中，目标定位和抓取一直是重要的挑战之一。传统的机器视觉方案需要大量的人工标记、大量计算和较高的计算复杂度，无法满足实际应用的需求。而基于双目视觉的机器人目标定位和抓取方法具有精度高、实时性强、抗干扰性好等优点，成为研究和应用的重要方向。二、研究内容本课题拟从以下几个方面进行研究：1.基于双目视觉的目标定位通过双目相机采集场景，利用计算机视觉技术提取关键特征点，利用双目视差计算精确定位目标物体的位置，通过算法优化提高定位精度，实现对目标物体的精准定位。2.基于双目视觉的机器人抓取在目标定位的基础上，控制机械臂进行抓取，根据机器人位置和姿态信息，结合机械臂的运动学和动力学模型，制定优化的抓取策略，实现对目标物体的准确抓取。3.实验验证与优化通过现场实验验证算法和方法的正确性和有效性，收集并处理相关数据，对算法和方法进行优化和改进，进一步提高目标定位和机器人抓取的精度和效率。三、研究思路和方法1.双目视觉图像数据采集：使用双目相机采集不同位置、不同角度下的目标物体图像数据，形成立体图像，获得3D视觉信息。2.目标定位：通过对双目图像数据进行处理分别得到两个图像的特征点，进而计算出两个图像下的特征点匹配，并获得双目视差图像。从而计算出目标物体的三维坐标。3.机器人抓取：根据目标物体的三维坐标、机器人位置和姿态信息，结合机械臂的运动学和动力学模型，制定抓取策略，实现对目标物体的准确抓取。4.实验验证与优化：对算法和方法进行现场实验验证，通过对实验数据的处理，进一步优化和改进算法和方法，提高目标定位和机器人抓取的精度和效率。四、预期结果1.实现基于双目视觉的机械臂目标定位和抓取方法。2.系统实现目标物体的高精度定位和机械臂抓取任务。3.通过现场实验验证算法和方法的有效性和优越性，进一步提高目标定位和机器人抓取的精度和效率。五、存在的问题与挑战1.如何处理目标物体的遮挡问题，提高检测精度和鲁棒性。2.如何精确计算机械臂的运动学和动力学模型以及抓取策略，以实现稳定和准确的机器人抓取。3.如何处理不同场景下的噪声和光照变化，提高算法效率及稳定性。4.如何解决算法运行效率和实时性问题，保证机械臂在实时操作中的高效性。六、研究计划本课题的具体研究计划如下：1.第一年：进行理论研究，并设计双目视觉数据采集平台。2.第二年：实现基于双目视觉的目标定位和机器人抓取方法、进行实验验证。3.第三年：针对存在问题的两个方面进行进一步的优化和研究，提高方法的效率和稳定性，撰写结题论文。七、关键技术本