移動機(jī)械手運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、本論文是在國家863 計(jì)劃項(xiàng)目“危險化學(xué)反應(yīng)器泄漏檢測與修補(bǔ)移動機(jī)械手系統(tǒng)”（2003AA421040）的支持下，以HEBUT-Ⅱ移動機(jī)械手為研究對象，進(jìn)行相關(guān)技術(shù)的研究。 論文首先介紹了移動機(jī)械手硬件系統(tǒng)，之后對移動機(jī)械手中機(jī)械手部分的機(jī)構(gòu)選型及移動機(jī)械手整體工作空間進(jìn)行了分析。對移動機(jī)械手系統(tǒng)的運(yùn)動學(xué)、動力學(xué)進(jìn)行了理論闡述和計(jì)算，建立了移動機(jī)械手統(tǒng)一的運(yùn)動學(xué)、動力學(xué)模型，并用軟件進(jìn)行了仿真分析。在此基礎(chǔ)上，研究了運(yùn)動目標(biāo)的圖

2、像識別、基于雙目立體視覺目標(biāo)位置的三維重構(gòu)及對運(yùn)動目標(biāo)的視覺伺服跟蹤。論文主要的創(chuàng)新性工作如下： 1. 圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中大量算法都是采用HIS 色彩模型，HIS 模型中的I 分量與圖像的彩色信息無關(guān)，與顏色信息相關(guān)的H 、S 分量不隨光照條件的變化而變化，因此非常適合視覺系統(tǒng)感知彩色特性的圖像處理算法。本文采用基于HIS 模型的閾值分割法是對原始圖像的各個像素顏色的H、S 值進(jìn)行分析，尋找背景區(qū)域和目標(biāo)區(qū)域的顏色分布特征，

3、然后在分別確定合理的H 和S 閾值之后，兩者相“與”，使其與背景顏色不同的目標(biāo)區(qū)域分割出來。 2. 因?yàn)椴杉降膱D像要經(jīng)過分割及預(yù)處理，需要很大的運(yùn)算量，速度非常慢，不利于對目標(biāo)的快速檢測。故本文提出了平均化分割的思想，其基本思路是：在判斷目標(biāo)區(qū)域時，將上一步得到的二值化圖像分成n×n 等份，在每一等份中黑色像素占全部像素的比例超過某一閾值時，就認(rèn)為此等份為目標(biāo)區(qū)域，比例少于某一閾值的等份被認(rèn)為是背景區(qū)域，直到整幅圖像都檢測完畢

4、。這樣得到的圖像在信息量上大大減少，分辨率減少到n×n；在保證原有圖像不失真的前提下，大大降低了圖像處理的計(jì)算量，同時實(shí)現(xiàn)了圖像濾波。 3．本論文將計(jì)算機(jī)視覺理論、算法與圖像處理相結(jié)合，用攝像機(jī)拍攝目標(biāo)，對目標(biāo)的圖像進(jìn)行分析與處理，對目標(biāo)上某點(diǎn)進(jìn)行三維重建，確定目標(biāo)的空間方位，實(shí)現(xiàn)測距。 攝像機(jī)標(biāo)定是對空間物體進(jìn)行三維重建必不可少的前提，本文通過對常用的攝像機(jī)模型及標(biāo)定方法算法的分析，提出了利用最小二乘法實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)標(biāo)定的

5、方法。 4．在對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時，為了提高處理速度，滿足跟蹤實(shí)時性的要求，采用計(jì)算機(jī)和圖像采集卡各自獨(dú)立完成數(shù)據(jù)處理的并行方式，即圖像采集卡在采集圖像的同時，計(jì)算機(jī)可以處理圖像數(shù)據(jù)，圖像采集不占用主機(jī)CPU 時間，可以將所有時間都用來處理數(shù)據(jù)?？紤]到實(shí)時性的要求及算法的復(fù)雜性，在目標(biāo)跟蹤方法中，采用通過對比前后兩幀圖像中目標(biāo)區(qū)域質(zhì)心位置的變化，確定目標(biāo)運(yùn)動的方向，算法簡單卻實(shí)用可行，利于實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的快速跟蹤處理。

6、5．采用蒙特卡羅方法計(jì)算多關(guān)節(jié)機(jī)械手的工作空間，并對各關(guān)節(jié)變量進(jìn)行組合，利用機(jī)械手的正向運(yùn)動學(xué)方程計(jì)算出機(jī)械手末端桿件端點(diǎn)的坐標(biāo)值，形成移動機(jī)械手的工作空間。 6．通過對HEBUT-Ⅱ移動機(jī)械手進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了笛卡爾坐標(biāo)空間到關(guān)節(jié)空間的運(yùn)動變換。在移動機(jī)械手運(yùn)動學(xué)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行了動力學(xué)分析，建立了移動機(jī)械手統(tǒng)一的動力學(xué)模型。利用UG 繪制移動機(jī)械手，導(dǎo)入ADAMS 建立其虛擬樣機(jī)，解算出機(jī)械手動力學(xué)模型所需的連桿偽慣量矩陣。得