[发明专利]一种用于目标抓捕的机械臂相对导航方法

权利要求书

1.一种用于目标抓捕的机械臂相对导航方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1)、采用双目相机对目标进行测量，获取左、右两个相机拍摄的目标图像，对目标图像进行畸变校正；

(2)、在校正后的左、右两个相机拍摄的目标图像中提取目标边缘，得到左、右边缘二元图像，并根据目标外形特征，从左、右边缘二元图像中，分别提取左、右两个相机图像中的目标轮廓；

(3)、分别对左、右两个相机图像中的目标轮廓，进行曲线拟合，获取目标轮廓曲线，根据目标轮廓曲线计算得到轮廓中心点在左、右两个拍摄的目标图像中的二维坐标；

(4)、根据轮廓中心点在左、右两个拍摄的目标图像中的二维坐标，计算轮廓中心点在双目相机坐标系下的三维坐标；

(5)、将轮廓中心点在双目相机坐标系下的三维坐标作为机械臂导航信息，控制机械臂实时跟踪目标，直到目标与机械臂的距离小于双目相机测量最小作用距离之后，进入步骤(6)；

(6)、根据目标的运动规律，建立目标运动轨迹模型，预估目标运动位置，控制机械臂继续接近目标，直至抓捕目标。

2.根据权利要求1所述的一种用于目标抓捕的机械臂相对导航方法，其特征在于所述步骤(2)采用canny算子来提取目标边缘。

3.根据权利要求2所述的一种用于目标抓捕的机械臂相对导航方法，其特征在于采用canny算子来提取目标边缘的具体实现为：

(2.1)、采用高斯滤波方法对目标图像进行去噪处理；

(2.2)、计算去噪处理之后的目标图像中每个像点的水平方向梯度G_x和垂直方向梯度G_y的值，并据此计算每个像点的梯度幅值G和方向θ；

(2.3)、对图像像点的梯度幅值G进行非极大值抑制处理，即：找出图像中的邻域极大值点，将其作为局部极大值点，把其他非局部极大值点置零；

(2.4)、对经过非极大值抑制处理后的图像进行双阈值化处理，即采用预设的第一阈值与经过非极大值抑制后的图像的像点灰度值进行比较，将灰度值低于第一阈值的像点记录为准目标边缘点，对所有的准目标边缘点，在8邻域内迭代寻找大于预设的第二阈值的点，并标记为目标边缘点；

(2.5)、连接步骤(2.4)所得到的目标边缘点，即可得到边缘二元图像。

4.根据权利要求1所述的一种用于目标抓捕的机械臂相对导航方法，其特征在于，所述当目标外形特征为圆形时，所述步骤(2)采用Hough变换算法从边缘二元图像中提取目标轮廓，具体步骤为：

采用Hough变换算法来检测图像中的圆形边缘，根据检测出来的圆形边缘半径，以圆形边缘圆心为中心，以圆形边缘3倍半径为边长，从边缘二元图像中提取出一个局部检测正方形区域，使得目标包含在这个区域之中；在这个局部检测区域中，采用轮廓提取的方法，提取出目标轮廓。

5.根据权利要求1所述的一种用于目标抓捕的机械臂相对导航方法，其特征在于，所述步骤(3)采用最小二乘法进行曲线拟合，得到目标轮廓曲线。

6.根据权利要求1所述的一种用于目标抓捕的机械臂相对导航方法，其特征在于，在步骤(2)之前，采用高斯滤波的方法对校正后的左、右两个相机拍摄的目标图像进行高斯模糊处理，消除图像采集过程中的噪点。

7.根据权利要求1所述的用于推力器抓捕的机械臂相对导航方法，其特征在于：所述双目相机为分辨率达到1024×1024双目黑白相机。