基于物体图像特征点像素空间位置组合控制方法
专利汇可以提供基于物体图像特征点像素空间位置组合控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 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 。，下面是基于物体图像特征点像素空间位置组合控制方法专利的具体信息内容。
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：
a、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；
b、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Tn时刻采集到的图像为In；
c、采用ORB特征点检测法检测出I0中的特征点的坐标集P0；
d、将I0、P0、In作为输入量，通过LK光流金字塔法得出I0中的特征点在In中的坐标集pIn；
e、将In、pIn、I0作为输入量，通过LK光流金字塔法得出特征点集Pn在图I中的坐标集pI0；
f、计算pI0和pIn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；
g、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；
h、使用A速度计算图像坐标系下的特征点速度，得B速度；
i、使用B速度计算图像坐标系下的特征点位移；
j、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ni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；
k、选取机械人动作控制系统的数学平台误差[σn、σe、σd]，三个方向速度误差[φVn、φVe、φVd]，xyz三个方向的位置误差[σX、σY、σZ]及空间旋转b的误差[bwx、bwy、bwz]构成12维状量，X＝[σnσeσdφVnφVeφVdσxσYσZbwx bwy bwz]T；
系统的噪声矩阵W设置为，
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；
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。
2.根据权利要求1所述的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：所述步骤g中的物体水平方向的速度为， 其中，[vbx,vby]T为
机械人末端轴在空间坐标系下水平方向速度的真实值，[δvbx,δvby]T为速度动作误差。
3.根据权利要求2所述的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：所述步骤h中的图像坐标系下的特征点速度为，
其中，f为2D视觉系统摄像头的焦距对焦值，Z为2D
视觉系统摄像头离地面的高度值。
4.根据权利要求3所述的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：所述步骤i中的特征点位移为
5.根据权利要求4所述的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：所述步骤k中的特征点在像素坐标系下的动作速度误差为
基于物体图像特征点像素空间位置组合控制方法
技术领域
背景技术
发明内容
标系下水平方向速度的真实值，[δvbx,δvby]为速度动作误差。
具体实施方式
vby] 为机械人末端轴在空间坐标系下水平方向速度的真实值，[δvbx,δvby]为速度动作误差。所述步骤h中的图像坐标系下的特征点速度为， 其
中，f为2D视觉系统摄像头的焦距对焦值，Z为2D视觉系统摄像头离地面的高度值。所述步骤i中的步骤i中的特征点位移为
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