水下機器人雙目視覺測距與機械手視覺伺服控制研究.pdf

1、近年來，搭載了雙目立體視覺系統(tǒng)的AUV—水下操作手系統(tǒng)（AUV Manipulator System—AUVMS）為海洋環(huán)境的勘測與開發(fā)起到重要的推動作用?；陔p目立體視覺的AUVMS能夠完成以下工作：在深海完成對海底生物和環(huán)境礦產(chǎn)資源調(diào)查和采樣分析、石油天然氣管線的檢查、海底光纜的檢查，水下工程的實現(xiàn)等等。為了實現(xiàn)了AUVMS系統(tǒng)對水下目標物進行自主抓取的功能，本文針對水下機器人雙目視覺測距技術和機械手視覺控制技術進行了研究。

2、　　本文首先介紹了機器人視覺控制技術的主要研究內(nèi)容和機器人視覺系統(tǒng)的分類，指出了機器人視覺控制技術的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢，并對國內(nèi)外水下機械手研究現(xiàn)狀進行了闡述。對水下攝像機標定技術的研究。分別在靜水中和水流擾動狀態(tài)下的對水下雙目攝像機進行了立體標定實驗，并分析實驗數(shù)據(jù)，對比標定結果。利用對畸變圖的分析，對比了靜水狀態(tài)下和水流擾動狀態(tài)下水下攝像機不同的標定結果。分析結果表明水流擾動對水下攝像機的標定有著一定影響，指出了在水下作業(yè)環(huán)境中進行實時

3、攝像機標定的必要性。研究了標定板圖片數(shù)量的變化、標定板位姿的變化對攝像機標定結果的影響，從改變布放水下標定板的位置和姿態(tài)入手，設法降低攝像機的標定誤差，獲得了與實際場景更為接近的校正圖像。在應用水下雙目立體視覺系統(tǒng)對水下目標物進行測距之前，需要首先對水下圖像進行預處理?；谥狈綀D均衡化的水下圖像增強技術有效的改善了原始水下圖像的質量，為視覺測量打好了基礎。雙目立體視覺測量在具體的實現(xiàn)過程中，其主要是借助視差，從而使水下攝像機能夠對物體所

4、在的具體位置進行測量，進而對目標物的深度信息和三維形狀予以還原。本文應用BM算法、SGBM算法、SIFT算法分別對水下目標物的雙目圖像進行立體匹配實驗，生成了對應的視差圖，進一步分析了這幾種立體匹配算法所生成視差圖的優(yōu)缺點。由于水下環(huán)境的特殊性，所以在進行水下圖像立體匹配過程中，其可以獲取的信息相對較少。結合這種情況，在進行水下視差圖呈現(xiàn)的過程中就SIFT算法進行完善，通過參數(shù)改進來提升其檢測特征點的數(shù)量，確定了適用于水下雙目視差匹配生

5、成的主曲率系數(shù)和高斯核參數(shù)。研究了攝像機坐標系和機械手坐標系之間轉換矩陣的算法。提出了一種基于水下機械手本體手臂的手眼標定算法。結合手爪在攝像機坐標系下和機械手坐標系下的位置信息，基于幾何算法，對攝像機坐標系與機械手坐標系之間的轉換矩陣進行了標定。本文中，水下機械手采用基于位置的視覺伺服控制方式，依據(jù)水下目標圖像的信息來計算水下目標物在機械手坐標下的三維坐標，通過逆運動學反解出機械手各關節(jié)的旋轉角度，控制伺服電機驅動機械手各關節(jié)進行運動

6、。通過水下攝像頭對機械手末端執(zhí)行器到達的位置進行圖像采集，求得機械手實際到達的位置坐標，比較期望的目標物體的位置坐標和實際到達的位置坐標之間的差值，不斷調(diào)節(jié)機械手末端執(zhí)行器的位置從而最終達到期望位置。在水池中，基于雙目視覺系統(tǒng)的測量信息，控制引導水下機械手到達目標零件的位置，完成了水下機械手的視覺伺服控制實驗，對本文中所研究的水下視覺測量方法和水下機械手視覺控制方法進行了驗證。實驗結果表明，本文的視覺測距和視覺控制方法能夠實現(xiàn)水下機械手