定位是采摘机器人的核心任务之一。基于视觉的采摘机器人通过分析目标作物的图像,结合机载传感器的数据,通过三维重建算法确定目标位置的具体坐标。同时,机器人还可以通过计算机视觉技术实现目标位置的实时跟踪,保持对目标的准确定位。 三、基于视觉的采摘机器人的导航方法 1.地图构建与更新 基于视觉的采摘机器人可以通过视觉...
其他性能较低的设备,我们称之为Robot-PC,被整合到移动机器人中,以执行计算成本较低的过程,主要是与turtlebot2机器人的本体感觉,外部感受和效应器控制相关的过程。两个设备的连接都是通过路由器执行的。 所用硬件的特点如下(表2): 实验性移动机器人原型被命名为RobSLAM。它是从TurtleBot2个人机器人开发的,这是一...
再制造中的损伤识别和定位是一项人工视觉任务。它可能耗时、乏味且容易出错。随着计算机视觉、计算能力和对大量数据的访问的最新进展,现在值得探索在再制造中使用该技术。本文提出了一种基于机器学习的机器人激光熔覆修复单元过程中损伤的自动视觉检测和定位方法。为了实现这一点,采用了两种结合转移学习的Faster R-CNN配置。
1. 机器视觉和其相关技术在复杂农业环境中提高采摘机器人效率、功能、智能化和远程交互性的应用前景。 2. 视觉和定量方法在复杂农业环境中的定位、目标识别、三维重建和容错等方面的潜在应用。 3. 针对机器视觉和机器人系统设计的容错技术,以提高采摘机器人的可靠性和稳定性。 4. 基于视觉的水果采摘机器人的研究成...
传统机器人定位方法在定位过程中存在延迟,导致机器人定位误差较大,因此设计一种基于视觉标定的智能扫地机器人定位方法.标定基于双目立体视觉的摄像机,转换数据形式修正拍摄图像,在仿真软件上移动摄像机得到不同方向的运动方程,求出最优参数完成标定;对机器人的摄像头,红外传感器等机械设备进行确定,为定位提供准确的数据....
本文提出了一种新的用于室内机器人定位的WIFI-视觉(WiFi-Visual)数据融合方法(TIAGO++)。 该方法可以使用10个WiFi样本和4张低分辨率图像(像素为58×58)对室内机器人进行定位,平均位置误差约为1.32米。 实验测试时间在数据采集的后3个月,地点为普通教学楼,对教学楼的WiFi和视觉环境进行了部分改变。
本发明公开的一种基于视觉的机器人重复定位精度测量方法,所述测量方法包括以下步骤:S1.搭建测量平台;S2.随机采集标靶图像;S3.通过图像数据进行相机标定;S4.写入数点,循环采集靶标图像;S5.对采集的靶标图像进行位姿估计;S6.进行数据处理;S7.输出结果。本发明是一种
本发明公开的一种基于视觉的机器人重复定位精度测量方法,所述测量方法包括以下步骤:S1.搭建测量平台;S2.随机采集标靶图像;S3.通过图像数据进行相机标定;S4.写入数点,循环采集靶标图像;S5.对采集的靶标图像进行位姿估计;S6.进行数据处理;S7.输出结果。本发明是一种基于视觉的重复定位精度测量的新方法,包括相机标定、...
在目标定位方面,研究者们提出了基于图像配准的 目标定位、基于轮廓检测的目标定位等算法。 这些算法都能够实现对目标的位置定位,但它们对于复杂背景和遮挡情况的 处理还需要进一步优化。 不足与改进 不足与改进 尽管已经取得了一定的成果,但基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法 仍存在以下不足之处: 1、目标识别...
1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种基于视觉反馈的移动机器人精确定位方法、系统、计算机设备及存储介质,以解决上述存在的至少一个问题。 2、第一方面,提供了一种基于视觉反馈的移动机器人精确定位方法,包括: 3、获取目标机器人的期望位置,所述期望位置包括期望坐标; ...