基于协调操作的移动双臂机械手伺服技术讨论

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1、基于协调操作的移动双臂机械手伺服技术讨论谢立中（江门市大光明电力设备厂有限公司广东江门529100）摘要：随着科学技术的进步与发展，智能机器的作业将是未来发展的重要趋势。木文利用双目泛倾斜变焦摄像机（pan-tilt-zoom,PTZ）像机，实现移动双臂机械手系统的视觉伺服协调操作，重点研究室内复杂环境和光照变化情况下目标物体的检测、识别和定位问题。关键词：物体检测；识别；定位；双臂机械手；视觉伺服冃IJ§视觉是一个牛理学词汇，它是人类感知系统不可或缺的一部分。随着科技的发展，其对机器人的移动导航和物体灵巧操作性能也越来越重要。但就目前而言,机器人从图像信息的提取到对环境的理解，还是

2、一个极具挑战的任务。木文以某双臂智能移动机器人的一次实验研究为例，进行相关论述。一系统组成现对某台拥有双臂的的智能移动机器人进行相关实验和研究，该机器人采用模块化设计，具有良好的开放性和可扩展性。整体上，该平台由3部分组成，即：移动基座、双臂和双目视觉系统。移动基座是两轮驱动的移动机器人，其底层控制系统操作和硬件结构对用户是开放的，可以添加第三方功能卡，并提供了网络控制、图像处理、运动目标跟踪、语音识别和声纳测距等开发包。操作系统软件为WindowsXPo移动基座可独立搭载视觉系统、语音采集、声纳测距、云台和机械手等外加设备（如图1所示）。该机器人的双臂均是模块化关节串联的机械手，且

3、由多个PowerCube模块组成，有独立的数字信号处理芯片，既可实现独立的关节运动，也可与其他模块进行通信，实现联动。该机器人的视觉系统采用两个相同的、带有云台的SonyCCD摄像机，通过外设部件互联标准视频卡与主机相连，采集环境图像。该双目系统安装在移动机械手系统的顶上，保证摄像机有最大的拍摄视野。同吋，云台的Pan/Tilt运用，进一步增加了视觉系统控制的灵活性，避免机械手遮挡摄像机的视线。两台摄像机系统的基本参数如下：分辨率640×480像素,帧率30Hz,水平视角[6.6°,65°],云台的Pan角范围[一100°,lOO°],Ti

4、lt角范围[一25°,25°]o在复杂背景和变化光照的环境下，为了保证移动机械手顺利的抓取目标物体,本文利用视觉系统，实时采集图像，检测和识别被抓的物体，并进行目标定位。在此基础上，实现移动平台导航和机械手运动规划，完成视觉伺服控制下的物体操作任务。二物体的检测图像检测旨在将物体从图像的复杂背景中分割出来，在现有的分割技术中，基于颜色特征的阈值分割技术简单有效，口实吋性好。其中，利用RGB和HSV信息的分割算法，更是被广泛采用。相对于HSV,基于RGB信息的算法能够简单快速地分割目标物体，但是分割结果受环境光照的影响较大。为此，这里提出一个改进的基于HSV信息的分割法

5、实现物体的检测。HSV是一种色彩描述空间，参数分别为：hue（色调），saturation（饱和度），value（亮度）。尽管它的建立在RGB之上，却能更好的反映人类对色彩的感知。此处所提出的基于HSV信息的分割法，在检测被抓取物体吋，具体步骤如下：1）首先统计抓取物体的颜色信息，获得其颜色初值。2）计算图像中每个像素点与初值色彩的相似度，实现物体分割。3）对分割后判定为抓取目标的像素点，再进行均值统计，并U更新目标物体颜色初值。4）提高分割阈值，利用新的目标颜色值对图像再次分割。5）从分割的结果提取目标物体轮廓，女山试验中使用的抓取物体轴向截面形状为矩形，通过最小外接矩形，则获得目

6、标轮廓。根据目标形状的长宽比，可进一步去除伪外接矩形，排除相似颜色块的干扰，得到更准确的分割结果。三物体识别当背景环境中有多个相同或相近颜色的物体时，基于颜色模板分割得到的目标可能不止一个，因而需要进一步辨识。形状是描述物体的一个重要特征，通过形状匹配实现物体识别是一条技术上可行的途径。物体形状的矩特征具有稳定和匹配效率高的优点。因此，可以通过矩特征计算实现形状匹配，进而识别被操作的目标物体。四物体的定位物体的定位是通过双目视觉系统实现的，其定位模型如图2所示。对于物体上面的点P,如果知道它在两个摄像机成像平面上的图像点P1和P2,那么，利用摄像机的成像投影矩阵，可以建立关于点P坐标

7、的4个线性方程。求解该方程组，则可计算点P的3个坐标值，实现物体定位。所以，现在的问题转化为如何获得定位目标的图像点和摄像机的投影矩阵。本实验中考虑到物体的形状比较简单，使用其质心点作为图像点，也就是，物体的轮廓外接矩形中心。摄像机的投影矩阵包括两部分：内参数矩阵和外参数矩阵，可通过摄像机定标获得。问题是一旦定标完成，摄像机相对于全球坐标系就只能是相对静止。移动机械手系统中使用的是泛倾斜变焦摄像机，允许摄像头运动。对固焦摄像机而言，运动即使不影响内参数矩阵