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基于空间机械臂双目视觉测量的关键技术研究
基于空间机械臂双目视觉测量的关键技术研究
摘要：空间机械臂双目视觉测量是近年来广泛应用于机器人领域的一项关键技术。它能够为机器人提供三维视觉信息，并实现高精度的测量和定位。本文将探讨空间机械臂双目视觉测量的关键技术，包括基于双目视觉的立体视觉重构、机械臂运动建模与标定以及精准测量和定位。
关键词：空间机械臂、双目视觉、立体视觉重构、机械臂运动建模与标定、精准测量和定位
1.引言
随着机器人技术的不断发展，空间机械臂的应用范围越来越广泛。然而，机器人在执行任务时需要准确地感知和测量环境中的物体位置和形状。传统的传感器测量方法往往存在一定的局限性，例如单目视觉无法获得完整的三维信息，而激光测距仪只能提供局部的空间点云数据。双目视觉测量技术则能够较好地解决这一问题，通过两个视觉传感器获取立体图像，从而实现精准的测量和定位。
2.基于双目视觉的立体视觉重构
双目视觉重构是空间机械臂双目视觉测量的基础。它通过两个视觉传感器获取不同视角下的图像，并通过图像匹配和三维重建算法恢复物体的三维形状。常用的双目视觉重构算法包括立体标定、视差计算和三维重建。
首先，需要对双目系统进行标定，获取相机的内外参数。内参数包括焦距、主点和畸变系数，外参数包括相机间的相对位姿。标定过程中通常通过对已知形状的标定板进行多次观测，利用标定板上的特征点进行参数求解。
然后，通过视差计算算法，根据双目图像中像素间的位置差异计算出物体的深度信息。常用的视差计算算法有均匀采样算法和支持点匹配算法。均匀采样算法通过对像素点进行均匀采样，通过计算像素点的灰度差异来确定像素间的视差。而支持点匹配算法则是通过匹配共性点对来计算视差。
最后，通过三维重建算法，根据视差和相机参数计算出物体的三维坐标。常用的三维重建算法有基于直接法的三角测量算法和基于特征点的三角化算法。
3.机械臂运动建模与标定
在进行双目视觉测量时，机械臂的运动对测量结果有重要影响。因此，需要对机械臂的运动进行建模和标定，以保证测量的准确性。
首先，需要建立机械臂的几何模型和运动学模型。几何模型是机械臂各个关节的连杆长度、连杆末端位置和方向等参数的描述。而运动学模型则是描述机械臂各个关节位置与末端执行器位置之间的关系。通过建立几何模型和运动学模型，可以计算机械臂在不同关节位置下的末端执行器位置和方向。
然后，需要对机械臂进行标定，获取机械臂的运动学参数。标定过程通常通过将机械臂末端执行器移动到已知位置，并使用激光测距仪或其它传感器获取末端执行器的位置和姿态信息。然后，将测量值与建模值进行比较，求解出机械臂的运动学参数。
4.精准测量和定位
在完成双目视觉重构和机械臂运动建模与标定后，可以进行精准的测量和定位。
首先，通过双目视觉重构获得目标物体的三维坐标。然后，根据机械臂的运动学模型，计算出机械臂末端执行器在空间中的位置和姿态。最后，使用机械臂的末端执行器对目标物体进行定位和操控。
在测量和定位过程中，还需要考虑机械臂和视觉传感器的误差和噪声问题。例如，机械臂的姿态误差和传感器的视差误差都会对测量结果产生一定的影响。因此，需要通过合理的算法和校正方法来减小这些误差。
5.结论
本文对基于空间机械臂双目视觉测量的关键技术进行了研究。通过双目视觉重构、机械臂运动建模与标定以及精准测量和定位，可以实现机械臂对物体的三维测量和定位。随着这些关键技术的不断发展和完善，空间机械臂在不同领域的应用将会更加广泛和深入。