移動機械手運動目標檢測與跟蹤技術研究.pdf

1、本論文是在國家863 計劃項目“危險化學反應器泄漏檢測與修補移動機械手系統(tǒng)”（2003AA421040）的支持下，以HEBUT-Ⅱ移動機械手為研究對象，進行相關技術的研究。 論文首先介紹了移動機械手硬件系統(tǒng)，之后對移動機械手中機械手部分的機構選型及移動機械手整體工作空間進行了分析。對移動機械手系統(tǒng)的運動學、動力學進行了理論闡述和計算，建立了移動機械手統(tǒng)一的運動學、動力學模型，并用軟件進行了仿真分析。在此基礎上，研究了運動目標的圖

2、像識別、基于雙目立體視覺目標位置的三維重構及對運動目標的視覺伺服跟蹤。論文主要的創(chuàng)新性工作如下： 1. 圖像處理和計算機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，與顏色信息相關的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 值進行分析，尋找背景區(qū)域和目標區(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區(qū)域分割出來。 2. 因為采集到的圖像要經(jīng)過分割及預處理，需要很大的運算量，速度非常慢，不利于對目標的快速檢測。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，就認為此等份為目標區(qū)域，比例少于某一閾值的等份被認為是背景區(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算量，同時實現(xiàn)了圖像濾波。 3．本論文將計算機視覺理論、算法與圖像處理相結(jié)合，用攝像機拍攝目標，對目標的圖像進行分析與處理，對目標上某點進行三維重建，確定目標的空間方位，實現(xiàn)測距。 攝像機標定是對空間物體進行三維重建必不可少的前提，本文通過對常用的攝像機模型及標定方法算法的分析，提出了利用最小二乘法實現(xiàn)攝像機標定的

5、方法。 4．在對運動目標進行跟蹤時，為了提高處理速度，滿足跟蹤實時性的要求，采用計算機和圖像采集卡各自獨立完成數(shù)據(jù)處理的并行方式，即圖像采集卡在采集圖像的同時，計算機可以處理圖像數(shù)據(jù)，圖像采集不占用主機CPU 時間，可以將所有時間都用來處理數(shù)據(jù)。考慮到實時性的要求及算法的復雜性，在目標跟蹤方法中，采用通過對比前后兩幀圖像中目標區(qū)域質(zhì)心位置的變化，確定目標運動的方向，算法簡單卻實用可行，利于實現(xiàn)對運動目標的快速跟蹤處理。

6、5．采用蒙特卡羅方法計算多關節(jié)機械手的工作空間，并對各關節(jié)變量進行組合，利用機械手的正向運動學方程計算出機械手末端桿件端點的坐標值，形成移動機械手的工作空間。 6．通過對HEBUT-Ⅱ移動機械手進行分析，實現(xiàn)了笛卡爾坐標空間到關節(jié)空間的運動變換。在移動機械手運動學分析的基礎上進行了動力學分析，建立了移動機械手統(tǒng)一的動力學模型。利用UG 繪制移動機械手，導入ADAMS 建立其虛擬樣機，解算出機械手動力學模型所需的連桿偽慣量矩陣。得