隨著RGB-D傳感器和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,基于立體視覺(jué)的服務(wù)機(jī)器人得到越來(lái)越多的應(yīng)用。由于服務(wù)機(jī)器人所處實(shí)際環(huán)境中存在光照、遮擋、堆疊等大量不確定性因素,給機(jī)器人的視覺(jué)感知帶來(lái)了不小的挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)不同,機(jī)器人視覺(jué)在識(shí)別物體的同時(shí)需要估計(jì)其6自由度位姿,為機(jī)器人后續(xù)的抓取等操作提供先驗(yàn)信息。另外,為了機(jī)器人與外界更好的交互,系統(tǒng)實(shí)時(shí)性也是需要重點(diǎn)考慮的因素之一。針對(duì)上述問(wèn)題,利用機(jī)器人的可移動(dòng)性,前人在研究各種單一視角識(shí)別算法的同時(shí),提出了多視角主動(dòng)識(shí)別,用以解決場(chǎng)景遮擋帶來(lái)的問(wèn)題。但是對(duì)于復(fù)雜堆疊環(huán)境,不同視角下能獲取場(chǎng)景物體的表面信息仍然有限,而且實(shí)際應(yīng)用中也往往存在著運(yùn)動(dòng)約束、可視約束等局限性。本文主要圍繞智能機(jī)器人抓取任務(wù),基于三維彩色點(diǎn)云,對(duì)遮擋、堆疊等復(fù)雜環(huán)境下如何有效識(shí)別與定位場(chǎng)景物體進(jìn)行研究。考慮點(diǎn)云物體識(shí)別流程的精確性與實(shí)時(shí)性,本文設(shè)計(jì)了一種由粗到精的識(shí)別框架,在快速識(shí)別場(chǎng)景物體的同時(shí),保證了物體識(shí)別和位姿計(jì)算精度。另外,在場(chǎng)景分割、物體識(shí)別的基礎(chǔ)上,對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行分析與綜合,通過(guò)遮擋檢測(cè)與假設(shè)置信度分析,為機(jī)器人操作提供更高層次的場(chǎng)景信息。本文的主要研究?jī)?nèi)容如... 

【文章來(lái)源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【圖文】：

–12017年亞馬遜RoboticsChallenge比賽圖

[5]，圖1–1是 2017 年亞馬遜機(jī)器人挑戰(zhàn)賽現(xiàn)場(chǎng)圖。和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)相比，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)由于其應(yīng)用對(duì)象及目標(biāo)任務(wù)特殊性，存在獨(dú)特的要求和挑戰(zhàn)。比如，機(jī)器人視覺(jué)更側(cè)重實(shí)例識(shí)別而非類(lèi)別識(shí)別，在識(shí)別物體的同時(shí)需要同時(shí)估計(jì)目標(biāo)的 6 自由度位姿，系統(tǒng)在有限資源條件下既要保證精度又要考慮實(shí)時(shí)性。機(jī)器人抓取任務(wù)除了視覺(jué)感知部分外，還要同時(shí)考慮機(jī)器人的控制、規(guī)劃等一系列相關(guān)的問(wèn)題，這樣才能保證最終的系統(tǒng)能夠協(xié)調(diào)、有效的運(yùn)行。傳統(tǒng)的二維圖像識(shí)別中，由于缺乏深度信息，一方面難以精確獲得物體的 6 自由度位姿，另一方面，在應(yīng)對(duì)光照變化、復(fù)雜背景、物體堆疊、動(dòng)態(tài)環(huán)境等不確定性情況時(shí)難以保證精度。近幾年

[41](Global Hypotheses Verification 或簡(jiǎn)稱(chēng) GoHV)，綜合幾何信息、異常點(diǎn)與多假設(shè)分配等，進(jìn)行全局優(yōu)化，同時(shí)完成多個(gè)假設(shè)的識(shí)別與驗(yàn)證。圖1–3是結(jié)合全局特征與局部特征的識(shí)別結(jié)果示意圖。文獻(xiàn) [42] 則通過(guò)分層思想，從不同尺度對(duì)場(chǎng)景點(diǎn)云進(jìn)行識(shí)別與定位。文獻(xiàn) [43] 則系統(tǒng)的提出了一個(gè)基于點(diǎn)云的物體識(shí)別、定位框架，代表了該方面研究的較高水平�！� 6 —


本文編號(hào)：3400772