本文關(guān)鍵詞：基于圖像的計(jì)算機(jī)物體識(shí)別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《廣東工業(yè)大學(xué)》 2016年

基于ROS和點(diǎn)云庫(kù)的室內(nèi)三維物體識(shí)別與姿態(tài)估計(jì)

鄢武  

【摘要】：近幾年,伴隨著人工智能、智能家居的快速發(fā)展,越來越多的服務(wù)型機(jī)器人出現(xiàn)我們的視野中,而在室內(nèi)環(huán)境下的物體識(shí)別與姿態(tài)估計(jì)是服務(wù)機(jī)器人必備的一個(gè)技能。因此,本文以廣東工業(yè)大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)設(shè)備KUKA youBot機(jī)器人作為研究平臺(tái),以開源機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS和點(diǎn)云庫(kù)PCL為工具,利用Kinect作為數(shù)據(jù)源,針對(duì)室內(nèi)環(huán)境下的三維物體識(shí)別與6自由度姿態(tài)估計(jì)問題進(jìn)行了深入研究,目的是為機(jī)器人后續(xù)的自主抓夾提供基礎(chǔ)。首先,本文介紹了機(jī)器人平臺(tái)和Kinect深度傳感器的一些基本原理,然后簡(jiǎn)單介紹了ROS和PCL,隨后將獲取到的點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理,為下一步分割工作做準(zhǔn)備。接著,針對(duì)室內(nèi)環(huán)境有大量平面的特性,利用RANSAC算法提取出平面,再對(duì)剩余部分進(jìn)行聚類分割。借助于同一個(gè)物體多視角下模型,使用全局不變幾何特征CVFH來建立模型數(shù)據(jù)庫(kù),最后利用HDF5和kd-tree建立索引,采用FLANN進(jìn)行最近鄰匹配以達(dá)到自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)聚類的效果。然后,要獲取姿態(tài)需要將場(chǎng)景目標(biāo)和數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板對(duì)齊,以獲得他們之間的旋轉(zhuǎn)和平移關(guān)系。但這里只能求得5個(gè)自由度,因?yàn)橄鄼C(jī)roll角的變化不會(huì)令CVFH全局幾何特征發(fā)生變化,因此還需要利用CRH來單獨(dú)計(jì)算roll角。再次,為了使最終的結(jié)果更精確,加入兩個(gè)對(duì)于識(shí)別和姿態(tài)估計(jì)的優(yōu)化步驟。首先利用ICP來對(duì)對(duì)齊部分進(jìn)行優(yōu)化,接著加入全局假設(shè)驗(yàn)證(Global Hypothesis Verification)來剔除誤判的目標(biāo)。最后,對(duì)深度相機(jī)和機(jī)器人進(jìn)行標(biāo)定,在獲得物體位姿后利用機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)反解得到關(guān)節(jié)角,進(jìn)行了仿真分析,驗(yàn)證識(shí)別流程和姿態(tài)估計(jì)方案的有效性,充分提高了機(jī)器人的智能化水平。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：164493