基于改进RRT算法与三维碰撞检测的冗余机械臂高效路径规划

为了解决冗余机械臂在复杂环境中的路径规划和避障问题,提出一种基于改进快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法与三维碰撞检测的高效路径规划方法。利用改进算法生成无碰撞的平滑路径,对机器人姿态进行求解,并通过碰撞检测验证路径的可行性。改进的RRT算法采用基于概率的控制机制来优化随机点生成策略,结合路径平滑算法减少路径节点,同时引入三维碰撞检测技术以确保路径的有效性和安全性。试验结果表明:该方法在二维和三维复杂场景中均能显著提升路径规划效率,成功率和路径平滑性明显优于传统算法。研究成果可为冗余机械臂在复杂环境中的路径规划提供高效、可靠的解决方案,有助于进一步提升其在实际应用中的稳定性和适用性。

动态视觉手势识别下手工装配时序控制的智能防错方法

为提高手工装配生产过程的效率,提出一种保证过程时序性的手势视觉识别与防错方法,通过识别信号控制增强现实装配引导系统,减少装配过程中检错和返工消耗的时间。在第一视角下采集手工装配过程的样本视频,用预定时间方法分析单步操作的标准手势和时间序列。在虚拟装配环境中建立了装配操作序列仿真引导模型。用肤色检测获取装配图像的手部区域,定义了区域几何特征并进行概率分布拟合,提取装配手势特征及其识别条件。基于装配动作的时序约束,建立了时序锁定的装配手势识别方法,进而判断装配状态,触发推送、隐藏或更新引导信息。计算机主板装配实例表明,所提出的智能防错方法提高了装配序列的执行效率和一次完成率。

航天产品装配作业增强现实引导训练系统及应用

航天产品的品种多、批量小、装配工艺要求高且以手工装配为主,对装配操作者提出了很高的要求。针对航天产品在生产过程中操作者装配引导训练的需求,分析了产品拆装工艺操作流程和现场状态信息,提出了面向增强现实装配引导的工艺信息建模方法,在计算机视觉识别和三维环境感知技术基础上,研制了包含装配作业现场操作指导、关键部件检验记录功能的一体化训练系统,为装配操作者提供智能辅助支持,有利于提高航天产品生产效率。

光轴外扩式布置的双目相机图像立体校正

针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明:在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明:校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.

自然地形下六足步行机器人基于落足点的位姿调整策略

以搭载双目视觉系统的六足步行机器人HITCR-II为研究对象,根据选取的落足点,设计了机器人兼顾运动效率和稳定性的位姿调整策略。通过足端轨迹规划和机器人逆运动学算法求得各个关节的运动轨迹,在Adams中对机器人在自然地形中行走过程进行了运动学仿真实验。实验结果表明,使用该位姿调整策略,能够使六足步行机器人HITCR-II实现在自然地形下的高效稳定地运动。

基于CUDA的图像预处理并行化研究

为加快图像预处理算法的执行速度,提出了基于计算统一设备架构(CUDA)的预处理算法来实现高速并行处理。分析了图像灰度化、高斯滤波以及直方图均衡化等预处理方法的原理,并对它们进行并行化分析,从而将CUDA并行计算技术引入到图像预处理算法。实验结果表明,此算法充分利用GPU的并行处理能力,与CPU串行处理方法相比,速度提高明显,有效提高数据处理能力。

面向手工装配的线缆目标图像分割方法

线缆手工敷设的弯曲程度是影响线缆敷设质量一项关键指标.为获取手工敷设过程中所操作的线缆区域,即线缆目标图像区域,提出一种面向手工装配的线缆目标图像的分割方法.首先对于第一视角下线缆手工装配现场图像在HSV颜色空间下分割线缆连通区域,根据区域轮廓得到线缆目标区域的最小矩形包围盒;然后利用YCrCb颜色空间分割出线缆手工装配时双手区域,对该区域应用曲率分析法获取双手拇指信息;再基于二维方向包围盒相交原理分析双手拇指点与所有最小矩形包围盒的位置关系,求得线缆目标包围盒;最后对线缆目标图像轮廓,采用漫水填充算法制作掩模图像,得到线缆目标图像.实验结果证明,该方法能较好地分割手工装配操作过程中线缆目标图像,并用于分析装配线缆弯曲的程度.

基于视觉的航天电连接器的智能识别与装配引导

为提高操作空间狭小的精密航天产品的手工装配效率,提出一种基于视觉的航天电连接器的智能识别与装配引导方法。利用肤色特征与零件的轮廓特征提取原始图像中零件所在的区域。提取电连接器的斑点特征和尺度不变特征变换特征放入支持向量机的分类器,训练得到零件训练模型。借助Hough变换与零件训练模型实现了电连接器的在线分类识别,整个识别过程无需人工干预。通过预先构建完善的三维装配工艺信息模型,利用识别结果实时触发并调取对应零件的装配工艺信息,用于指导装配。实例验证表明,零件识别平均准确率达90%以上,单幅图片识别时间在2s内,能够满足在线识别精度和效率的要求。

面向AR辅助引导的线缆敷设质量一致性视觉检测方法

航天线缆的敷设质量直接影响产品整机性能的发挥,为解决线缆手工敷设工艺一致性问题,提出了基于头戴式深度视觉信息的线缆敷设质量实时检测和工艺引导信息的增强现实(AR)推送方法。基于手工装配特点分割线缆目标图像,获得了线缆图像二维骨架及深度信息,评估线缆弯曲程度;提取了线缆敷设现场图像局部特征子,并进行了图像特征匹配,评估了线缆敷设走向;建立了用于线缆敷设过程检测与引导的产品信息模型,提供了检测判断依据和AR引导信息。开发了基于AR技术的线缆敷设质量一致性视觉检测系统,并通过模拟圆筒电子舱线缆敷设案例,验证了方法的可行性和有效性。

AR辅助装配中基体及零件位姿组合估计方法

增强现实装配引导技术应用于复杂工业产品的装配引导中,可以提高装配操作人员装配效率。在产品增强现实装配引导过程中,对装配基体及装配零部件的位姿估计是实现真实场景中增强现实装配引导信息注册的关键技术环节。为同时对装配基体以及零部件进行位姿估计,实时获取装配基体与零部件的相对位置关系进行位置检测,针对装配过程中装配基体与装配零部件的不同特点,分别采用不同的位姿估计方法:使用SIFT特征点匹配和PNP方法对装配基体位姿进行位姿估计;使用LINEMOD算法对装配零部件进行位姿估计。本研究以汽车车门板状连接件及车窗驱动电机的装配为例,说明了该位姿估计方法对真实场景中虚拟装配引导信息注册的有效性,能够应用于产品增强现实装配引导中。