NAO机器人的视觉伺服物品抓取设计与实现中期报告.docx
上传人:王子****青蛙 上传时间:2024-09-15 格式:DOCX 页数:2 大小:10KB 金币:10 举报 版权申诉
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NAO机器人的视觉伺服物品抓取设计与实现中期报告一、设计目标本次设计的目标是基于NAO机器人进行视觉伺服的物品抓取,要求能够正确识别目标物品并实现抓取动作。二、设计方案1.系统架构本设计采用从摄像头获取图像,经过图像预处理、目标检测、抓取规划、运动控制等步骤实现目标物品抓取的系统架构。其中,抓取规划和运动控制部分由NAO机器人控制器驱动完成。2.图像预处理为了保证目标物品在图像中的可视性和减少噪声干扰,需要进行一些图像预处理。本设计采用的预处理方法主要有以下几种:(1)噪声滤波:通过高斯滤波等方法去除图像中的噪声点,提高目标物品的边缘清晰度。(2)二值化:将图像转化为黑白二值图像,便于后续目标检测。(3)边缘检测:通过边缘检测算法(如Canny算子)检测出目标物品的轮廓线。3.目标检测为了识别目标物品的位置和大小,需要进行目标检测。本设计采用的目标检测算法是Haar特征检测算法和级联分类器(CascadeClassifier)。Haar特征检测算法是一种基于区域的检测方法,它通过定义一组图像局部区域的Haar特征来检测出目标物品。级联分类器则是将多个弱分类器级联组成一个强分类器,检测出目标物品的准确性更高。在训练阶段,级联分类器会根据训练集数据不断调整情况并优化,从而达到检测精度更高的效果。在本设计中,采用OpenCV的Haar特征检测器进行模型训练和目标检测。4.抓取规划和运动控制根据目标物品的位置和大小,可以实现抓取规划。本设计采用了模拟物理学的方法,根据目标物品的重力、摩擦力等因素计算出优化的抓取位姿。规划完成后,通过NAO机器人控制器的运动控制功能实现机械臂的运动,完成抓取动作。三、实现进展目前,本设计已完成了系统架构和图像预处理的部分。为了提高图像预处理的效率和速度,本设计采用了OpenCV中的CUDA加速,在实现中使用了GPUs进行并行计算。同时,也已经进行了一些目标检测的实验,初步得到了较好的检测效果。下一步,本设计计划完成抓取规划和运动控制的部分,完成整个视觉伺服物品抓取系统的实现。四、总结与展望本设计基于NAO机器人实现了一个视觉伺服的物品抓取系统,采用了Haar特征检测算法和CUDA加速等技术,初步取得了一些实验结果。在接下来的实现过程中,本设计还将进一步完善抓取规划和运动控制部分,提高整个系统的抓取效率和准确度。