[发明专利]基于物体图像特征点像素空间位置组合控制方法

摘要

本发明公开了基于物体图像特征点像素空间位置组合控制方法，该方法是安装2D视觉系统摄像头进行机械人末端轴抓取物体特征的图像采集，然后采用ORB特征点检测法测出图像中特征点的坐标集，计算坐标集对应点之间的几何距离，将几何距离大于其均值的点剔除；然后以机器人空间运动坐标系计算物体水平方向的速度、图像坐标系下的特征点的速度和位移，采用Lk光流计算各个特征点光流的角误差，以机械人动作控制信息求解的特征点位移作为光流的理想特征值，将角误差较大的点剔除；最后计算出特征点在像素坐标系下的动作速度误差并作为控制量进行控制。本发明不仅能够抑制机械人动作误差，还能够提高控制信息精度。

主权项

1.基于物体图像特征点像素空间位置组合控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/na、安装2D视觉系统摄像头，使2D视觉系统摄像头的坐标系的x轴、y轴、z轴分别与机械人机体系的前后、左右、上下三个坐标轴相重合；/nb、通过2D视觉系统摄像头进行机械人末端轴抓取物体特征的图像采集，在T₀时刻采集到的图像为I₀，在T_n时刻采集到的图像为I_n；/nc、采用ORB特征点检测法检测出I₀中的特征点的坐标集P₀；/nd、将I₀、P₀、I_n作为输入量，通过LK光流金字塔法得出I₀中的特征点在I_n中的坐标集pI_n；/ne、将I_n、pI_n、I₀作为输入量，通过LK光流金字塔法得出特征点集P_n在图I中的坐标集pI₀；/nf、计算pI₀和pI_n对应点之间的几何距离d₀，然后求d₀的均值，将几何距离d₀大于d₀的均值的点剔除；/ng、将机器人空间运动坐标系定义为x、y、z、b坐标系，计算物体水平方向的速度，得A速度；/nh、使用A速度计算图像坐标系下的特征点速度，得B速度；/ni、使用B速度计算图像坐标系下的特征点位移；/nj、采用Lk光流计算公式计算各个特征点光流的角误差，其中的n₀个特征点光流的理想特征值，第n_i个特征点使用LK金字塔光流算法所估计的光流变化值，k为两幅图像之间相隔的帧数；以机械人动作控制信息求解的特征点位移作为光流的理想特征值，将角误差较大的点剔除；/nk、选取机械人动作控制系统的数学平台误差[σ_n、σ_e、σ_d]，三个方向速度误差[φ_Vn、φ_Ve、φ_Vd]，xyz三个方向的位置误差[σ_X、σ_Y、σ_Z]及空间旋转b的误差[b_wx、b_wy、b_wz]构成12维状量，/nX＝[σ_nσ_eσ_dφ_Vnφ_Veφ_Vdσxσ_Yσ_Zb_wx b_wy b_wz]^T；/n系统的噪声矩阵W设置为，/n /n其中，为机械人伺服电机反馈编码的测量的白噪声，为运动加速度测量的白噪声；/n计算特征点在像素坐标系下的动作速度误差，将特征点在像素坐标系下的动作速度误差作为控制量；通过DSP控制系统根据控制量进行控制。/n