项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂抓取（基本原理）

项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂抓取（基本原理）

        首先让各位关注我的朋友们久等了，这个项目是我本科的毕业设计，写到四之后，我就一直忙于各种各样的事情，没有时间继续写了，十分抱歉。最近我终于抽出时间了 ，看了看之前写的，总觉得代码过多而原理过少。而且之前做项目的时候，走了不少弯路，甚至不少错路，这也写进去了。因此，在这里，我打算重开本专题，把我的毕设完完整整的讲明白。

        另外请各位读者朋友注意，这里面很多东西涉及到我的毕设，写作辛苦，请勿滥用，转载请务必注明出处！

项目研究目标

        设计一套基于双目视觉的系统，实现物体位姿自动识别与抓取功能。

项目研究内容

        研究设计以解决以下四点问题：
        1、如何利用两颗摄像头实现双目测距；
        2、标志物的设计及如何实现标志物的识别；
        3、物体位姿的判定方法；
        4、确定机械臂的运动学逆解，并实现抓取。

        好的，现在就让我们开始第一部分的介绍，这也是计算机视觉的核心问题：如何利用两颗摄像头实现双目测距。

双目测距原理

        如图 2.1-1 所示，分别以Ol和Or为坐标原点建立相机坐标系 Ol − ??????和 Or − ??????：

        其中：Ol为左摄像机光心，Or为右摄像机光心，世界坐标系O − XYZ与坐标 系Ol − ??????重合。P 为三维现实世界中的一点，在左右摄像机上分别成像于点P l和Pr。 假设左右摄像机完全平行（即：左右相机坐标系的 x 轴共线，yOz平面平行），平行间距为B，则从俯视图上看，如图 2.1-2 所示：

        其中，f 为焦距，Z 为待测的深度（距离）信息，不难得出：

$|p_l{p}_r|=B-(x_l-x_r)$

        根据相似三角形原理有：

$|p_l{p}_r|/B=(Z-f)/Z$

        因此，待测的深度（距离）信息为：

$Z=fB/(x_l-x_r)$

        如果要根据上述公式对三维世界中的点进行双目测距，需要确定的参数有：摄像机的焦距（f）、两个摄像机的平行间距（B）、同一个点在两个摄像机平面所成像的像素坐标。
因此，需要计算的信息有：
        1、两个摄像机的内在参数（焦距等参数）；
        2、两个摄像机的外部参数（相对位姿等参数）；
        3、进行立体匹配，确定同一个点在两个摄像机成像位置。
        但是，上述情况是双目摄像头是在理想情况下的测距计算方法，实际情况下还存在诸多误差因素，主要有：
        1、摄像机在生产的过程中，由于镜片的制造工艺和装配误差，会造成一定程度的畸变，使得成像出现偏差，严重影响后续的图像处理。因此需要进行畸变矫正，以保证成像一致；
        2、两个摄像机在外观上不可能完全平行，在x、y、z三个方向上都会存在差异，如果不经过计算，直接进行对应点的计算，就会存在很大的误差。因此需要确定两个相机的相对位姿信息，予以矫正。
        综上，实现双目测距的具体步骤如图 2.1-3 所示：

        单目标定：计算摄像机的内部参数，消除相机的畸变；
        双目标定：计算两个摄像机的相对位姿信息，并进行矫正；
        立体匹配：将左右摄像机拍摄图像的对应像素点关联起来；
        计算深度：根据公式确定待测的深度（距离）信息。
        图2.1-4生动地描述了上述过程:

        以上即为双目测距的主要原理的，那么下一部分就是单目标定了。

        Hunt Tiger Tonight
        2019-10-29
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        PS:再次请各位读者朋友注意，这里面很多东西涉及到我的毕设，写作辛苦，请勿滥用，转载请务必注明出处！