圖書館機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)研究與設(shè)計

圖書館機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)

研究與設(shè)計項目實施過程●2012年1月~2012年3月●積累理論知識，對實驗系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化整合與總體設(shè)計。資料查閱，系統(tǒng)總體設(shè)計?！?012年4月~2012年6月●研究出合理的視覺識別流程，對算法設(shè)計進(jìn)行突破。視覺識別算法設(shè)計與仿真?！?012年7月~2012年10月●對視覺伺服框架有較清晰的認(rèn)識，對機(jī)器人自適應(yīng)控制法有所突破?？刂扑惴ㄔO(shè)計與仿真?！?012年11月~2012年12月●總結(jié)得出有價值的理論和實際成果，形成高水平研究性論文并發(fā)表。研究結(jié)果整理，論文撰寫和發(fā)表。無人圖書館機(jī)器人無人圖書館機(jī)器人工作過程研究視覺識別算法研究控制算法研究無人圖書館機(jī)器人工作過程研究任務(wù)一：自動借書功能機(jī)器人能夠根據(jù)圖書管理系統(tǒng)給出的指令，自動取出讀者需要的書籍，并送到讀者手中。無人圖書館機(jī)器人工作過程研究任務(wù)二：自動還書功能機(jī)器人靠自身安裝的RFID讀寫設(shè)備讀取待還書的RFID標(biāo)簽內(nèi)容，圖書管理系統(tǒng)根據(jù)標(biāo)簽內(nèi)容引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)入待還書應(yīng)歸入的區(qū)域，機(jī)器人完成書的搬運(yùn)并利用視覺系統(tǒng)完成書的上架。無人圖書館機(jī)器人工作過程研究任務(wù)三:圖書入庫圖書管理信息系統(tǒng)通知書架確定空閑位置給待入庫圖書，引導(dǎo)機(jī)器人將圖書放到指定位置。視覺識別算法研究在圖書上下架時機(jī)械手如何利用機(jī)器視覺進(jìn)行書脊正確快速識別問題并未得到很好的解決。書脊視覺識別的難點在于書脊圖像本身比較復(fù)雜，每本書的輪廓與圖像細(xì)節(jié)部分不易區(qū)分，且在實際應(yīng)用中，機(jī)械手與書脊之間存在相對運(yùn)動，這也給視覺識別增加了難度。因此設(shè)計如右圖所示的書脊識別流程。視覺識別算法研究一、運(yùn)動圖像模糊處里：由于機(jī)械手靠近書架時與書之間存在相對運(yùn)動，因此會造成獲取的圖像模糊。運(yùn)用Wienier濾波去書脊圖像模糊，結(jié)果如下圖所示：視覺識別算法研究二、小波分析法增強(qiáng)書脊輪廓小波變換將一幅圖像分解為大小、位置、方向均不相同的分量，圖像經(jīng)二維小波分解后，輪廓主要體現(xiàn)在低頻部分，細(xì)節(jié)主要體現(xiàn)在在高頻部分。使低頻分解系數(shù)增強(qiáng)以突出輪廓，高頻分解系數(shù)衰減以弱化細(xì)節(jié)，再對處理后的系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，最終得到輪廓增強(qiáng)的圖像。視覺識別算法研究三、書脊邊緣檢測（1）能檢測出預(yù)抓取的目標(biāo)書籍的完整外部輪廓；（2）盡可能少檢測出書脊上文字的輪廓；（3）對當(dāng)前機(jī)器視野中所有書脊的輪廓能夠很好的區(qū)分開。視覺識別算法研究四、書脊線段查找視覺識別算法研究五、有效性檢測結(jié)果當(dāng)書脊厚度較大且均勻時，有效檢出率較高，且算法耗時較少，基本可滿足魯棒實時識別的需求；當(dāng)書脊厚度較小且均勻時，有效檢出率相對低一些，但仍能滿足實時識別需求；當(dāng)書脊厚度不一即隨機(jī)混合時，檢出率最低，耗時也最大，這種情況為最難識別的極端情況?？刂扑惴ㄑ芯繖C(jī)械手模糊PID控制模糊控制是基于模糊推理，模仿人的思維方法，其主要特點是：控制系統(tǒng)設(shè)計依據(jù)經(jīng)驗和操作數(shù)據(jù)，而不需要精確的數(shù)學(xué)模型，具有較強(qiáng)大的魯棒性和靈活性。模糊PID通過找出PID３個參數(shù)與誤差ｅ和誤差變化率ｅｃ之間的模糊關(guān)系，在運(yùn)行中不斷檢測修改以滿足不同的要求。以ｅ和ｅｃ變化率作為輸入，以Ｋｐ、Ｋｉ、Ｋｄ作為控制器的輸出，運(yùn)用模糊控制規(guī)則實現(xiàn)對ＰＩＤ控制參數(shù)在線修改。其結(jié)構(gòu)如下圖所示：總結(jié)圖書館機(jī)器人機(jī)械手的圖書識別問題實際上屬于攝像機(jī)運(yùn)動、目標(biāo)靜止的移動機(jī)器人視覺系統(tǒng)問題，這也是目前運(yùn)動視覺研究的一個重要方向。常用的處理方法是分析運(yùn)動過程中獲得的圖像序列，可能是對某一感興趣區(qū)域的各個角度的觀察圖像序列，來建立目標(biāo)的3D結(jié)構(gòu)信息?？紤]到此種方法在程序處理時的復(fù)雜性，本文采取了一種新型綜合處理方法，實驗結(jié)果已充分表明，該方法可通過編程實現(xiàn)，且計算量較小、識別率較高、實時性較強(qiáng)，已成功應(yīng)用到我們