基于机器视觉的机器人运动控制研究.pdf

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1、 硕士学位论文基于机器视觉的机器人运动控制研究Research on Motion Control of Robot Based onMachine Vision张志远2014年 3月 国内图书分类号：TP242.2国际图书分类号：621学校代码：10079密级：公开硕士学位论文基于机器视觉的机器人运动控制研究硕士研究生：张志远导师：韩庆瑶教授申请学位：工学硕士学专科：机械工程业：机械电子工程所在学院：能源动力与机械工程学院答辩日期：2014年 3月授予学位单位：华北电力大学 Classified Index: TP242.2U.D.C: 621Thesis for the Master De

2、greeResearch on Motion Control of Robot Based onMachine VisionZhang ZhiyuanCandidate：Supervisor：School：Prof. Han QingyaoSchool of Energy Power andMechanical EngineeringMarch, 2014Date of Defence：North China Electric PowerUniversityDegree-Conferring-Institution： 华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于

3、机器视觉的机器人运动控制研究，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：年月日华北电力大学硕士学位论文使用授权书基于机器视觉的机器人运动控制研究系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机

4、构送交论文的复印件和电子版本，同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于（请在以上相应方框内打“”）：保密，在不保密年解密后适用本授权书作者签名：导师签名：日期：年年月月日日日期： 华北电力大学硕士学位论文摘要经过了 50多年的发展，机器人技术在工业领域得到了广泛的应用，已成为工业现代化的重要标志。现阶段的工业机器人大部分还是利用“示教再现”方式完成各项工作的，机器人只能完成点到点的动作，生产线的柔性较差。机器视觉具有获取信息量大、检测精度高、检测范围

5、广等特点。将机器视觉应用于工业机器人，可以使机器人自主完成对目标的检测和判断，提高了机器人对外部环境适应能力。本文以 REBOT-V-6R关节型工业机器人系统为基础，对基于视觉的工业机器人运动控制进行研究。机器人原有控制系统功能简单，只能对单一物体进行简单地识别和抓取。本文通过对机器视觉图像处理技术和机器人运动控制的研究，对机器人图像处理，目标定位和运动控制的方法进行了改进。主要工作内容如下：第一，对图像处理的理论进行研究，通过对比分析不同方法的处理效果，改进了机器人的图像处理算法。通过预处理提高图像质量，运用阈值法进行图像分割，对分割的图像进行边缘检测和轮廓的提取。得到了图像中各物体的轮廓矩

6、，通过轮廓的最小外接矩形计算图像中各物体的质心坐标。第二，对机器人进行运动学分析，采用 D-H方法对工业机器人进行运动学建模，建立机器人的正、逆运动学方程并求解，为机器人的运动控制程序的改进提供理论依据。在机器人运动学分析的基础上，完成机器人搬运动作的设计。第三，进行目标定位实验，完成了多目标的识别定位，得到了各目标物体的质心坐标；以定位实验得到的坐标数据为基础，进行抓取搬运实验，将目标识别的所有物体连续搬运到了指定位置。实验结果表明，目标定位准确，抓取搬运动作平稳流畅，达到了预期的目标。关键词：工业机器人；机器视觉；图像处理；运动学分析I 华北电力大学硕士学位论文AbstractAfter

7、more than 50 years of development, the robot has already been widelyapplied in every industry fields and become the important standard of industrymodernization. However, most industrial robots work in the “teaching-recurrence ”mode at present. Robots can only complete point-to-point movements in the

8、 workingmode, so the flexibility of production line is unsatisfactory. Robots have the feature ofprocessing a large amount of information, high accuracy of detection, wide rangedetection and so on. The machine vision applied to industrial robots, robots cancomplete the target detection and judgment

9、independently to improve the ability toadapt to the external environment.The paper studies on the visual industrial robot motion control on the basis ofREBOT-V-6R articulated industrial robot systems. The original robot control systemhas simple features, and can only easily crawl and identify single

10、 objects. This paperimproves the robot on the method of image processing, target location and motioncontrol by the study of visual image processing and motion control. The maincontents are as follows:Firstly, Researching the image processing theories and improving the imageprocessing algorithm of th

11、e robot by comparing and analyzing the effect of differenttreatment methods. And improving the image quality by pre-processing, usingthresholding method to do image segmentation, and then finish edge detection andcontour extraction for the image. Calculate the center of mass by calculating theminimu

12、m enclosing rectangle of the contour on the base of image contours.Secondly，Using D-H method for industrial robot kinematics modeling andanalying the robots kinematics, building the robot forward and inverse kinematicsequations and providing a theoretical for improving the robot motion control plett

13、ing the design of a robot moving action accroding to the kinematic analysis.Thirdly, Doing the targeting experiments and identify the location of themulti-target, then get the coordinates of the centroid of each target object; accordingto coordinate datas on the basis of experiments conducted crawl

14、handling experiments,all objects continuously moving target identification to specified location. The resultsshow that targeting is accurate, handling and rawling actions are so smoothly, and theexperiment achieved the desired goal.Keywords：Industrial Robot；Machine Vision；Image Processing；Kinematics

15、 AnalysisII 华北电力大学硕士学位论文目录摘要. IABSTRACT. II第 1章绪论.11.1选题背景及其意义.11.2国内外机器人视觉的研究现状.21.2.1国外研究现状.21.2.2国内研究现状.41.3本文的主要研究内容和结构安排.5第 2章工业机器人系统及摄像机的标定.72.1工业机器人系统构成.72.2摄像机的标定.102.2.1摄相机模型的建立.102.2.2坐标变换.112.2.3摄像机内外参数求取.142.2.4摄像机标定实验.162.3本章小结.20第 3章图像处理与目标定位.213.1图像的预处理.213.1.1对比度增强.213.1.2平滑处理.243.2图

16、像的分割.263.3边缘检测及轮廓提取.293.4目标定位.303.5本章小结.32第 4章工业机器人运动控制.334.1机器人位姿的描述.334.1.1位置描述.334.1.2姿态描述.334.1.3位姿描述.344.2工业机器人运动学分析.34III 华北电力大学硕士学位论文4.2.1参考坐标系的建立.354.2.2运动学正解.374.2.3运动学反解.374.3机器人运动控制的设计.424.3.1机器人运动控制编程基础.424.3.2机器人运动规划.434.4本章小结.46第 5章目标定位与机器人抓取搬运实验.475.1目标定位实验.475.2机器人抓取搬运实验.485.3本章小结.51

17、第 6章结论与展望.526.1结论.526.2展望.52参考文献.54攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果.56致谢.57IV 华北电力大学硕士学位论文第 1 章绪论1.1选题背景及其意义自从上个世纪六十年代初世界上第一台机器人在美国诞生以后，机器人便表现出了它强大的生命力，经过了半个多世纪的飞速发展，已被广泛的应用于工业生产的各个领域。机器人技术是多种学科的交叉融合，涉及计算机、机械、控制论、信息通讯、仿生学等诸多方面，伴随着相关学科的发展，机器人技术的研究发展也在逐步深入。机器人的应用程度与研究水平已成为一个国家工业生产自动化水平的标志 1。全世界很多国家都已经把机器人技术作为重点科学研究

18、的项目。工业机器人的研究与应用必将对工业的生产和人们的生活起到更加重要的作用。机器人最早被应用于工业生产，在工业生产中应用越来越广泛，在机器人技术中逐渐产生了“工业机器人”这一特定领域。近年来，越来越多的企业开始引进工业机器人，进入工业生产的流水线。因为工业机器人工作效率高、重复定位精度高、使用寿命长，而且能够长时间持续、高效的工作，可以提高工作效率，保障生产产品的质量，因此被广泛应用于各个行业2。现阶段工业机器人可以取代人工进行焊接、装配、加工、喷涂、码垛等作业，大大促进了机械制造、货物储运、电子设备装配等领域的发展3。工业机器人是 FMS（柔性制造系统，英文全名 Flexible Manu

19、facture System）的重要组成，机器人具有良好的适应性和灵活性，是自动化生产系统中不可或缺的重要部分4。现今，在全球各行业的生产线上工作着数以百万的不同类型工业机器人，不过这些工业机器人绝大部分是通过预编程或者“示教再现”来完成工作的。机器人的位姿和每一个动作都是被规定好的，它们只不过是进行着从一个位置点到另一个位置点的固定动作。但有些时候，作业对象会因为变形或者偏移导致位置的变化，这样一来，机器人只通过示教是很难完成对目标物体的处理的。机器人不能在复杂多变的工作环境中保持高效率、高质量的工作状态，这就大大限制了工业机器人的实际应用范围。随着自动化生产制造水平的不断提高，对生产线柔性

20、的要求也越来越高，对扩大工业机器人的应用领域，提高其灵活性、自主性的要求也日益迫切。而要想提高机器人的“智力”，使其拥有一定的自主性，首先要做的是提高机器人对自身环境的了解，所以人们开始为机器人安装传感器来提高机器人对环境的感知能力。从世界上几十年来对智能机器人的研发实例中，不难看出机器人的感觉能力中最重要的就是机器人的视觉。眼睛是人类的重要感知器官，视觉是人类观察和1 华北电力大学硕士学位论文认知世界的重要手段。根据数据统计，我们从周围环境获得的总信息中通过视觉获取的约占总信息量的80%，这既表明了视觉获取的信息量大，同时也说明了视觉功能对人类生产生活的重要性5。机器人视觉就是模仿人眼，将机

21、器视觉技术运用到在机器人上。机器视觉技术之所以能够成功的与机器人技术结合是有原因的：机器视觉可以快速获取周围环境信息，而且比其他传感器得到的信息量要大，信息自动化处理方便，容易与机器人的控制系统集成；机器视觉能够快速的检测产品，特别是当检测高速运动的物体时，比如产品的流水线上，机器视觉能够大大提高检测效率；在精确性上机器视觉有明显的优势，因为它的精度能够达到千分之一英寸，这也大大优于其他的检测方式 6,7。因为具有以上特点，拥有视觉的机器人将能够更高效更稳定的工作在自动化生产线上，并逐渐走进各个行业中，具有更加广阔的发展空间。工业专家们曾预言，在未来的 20到 50年，机器视觉将得到一个飞速的

22、发展阶段，成为横跨所有行业的通用性技术，机器视觉系统几乎可以用来检测所有生产的产品8。所以说视觉机器人技术的研究与发展对于人们的生活具有极为重要的现实意义。1.2国内外机器人视觉的研究现状1.2.1国外研究现状机器人技术不断的发展，人们已经不满足于机器人代替人做一些简单重复性的工作，希望它能像人类一样有“智慧”，能够适应不同的环境，自主调节工作状态。机器视觉的研究最早开始于上世纪六十年代中期，由美国学者 L.R.罗伯兹提出。当时运用的预处理、边缘检测、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉的研究中继续使用。大家都知道眼睛是人类最重要的信息收集器官，人们也慢慢尝试为机器人添加视觉功能，真正将机

23、器视觉技术应用到机器人上是从二十世纪八十年代开始。机器视觉可以为机器人提供周围环境的信息，使机器人具有更好的环境适应能力和灵活的工作状态。机器人视觉的发展将改变现在工业生产的传统模式，极大地提高生产效率和产品的质量，将人们从繁重、枯燥的工作中解脱出来。最近几年，国内外都开始重视有关视觉机器人的理论与应用研究，将其列为重点研究的课题。在国外，尤其是美国和日本，对视觉技术的和机器人技术的研究都要早于中国，所以发展的较好，取得了许多突破性的进展。美国斯坦福研究所（Stanford Research Institute）很早就研制成功了一个叫做SHAKRY的机器人9，这是典型的“眼车”系统。该机器人视

24、觉系统的主要功能就是识别定位周围环境内的目标物体，SHAKRY机器人可以在周围环境中搜索和识别特定的目标，然后计算、规划它的行走路径，从而达到识别和跟踪目标物体的目的。SHAKRY还能在房间中自由穿行，进行一些“智能”操作。2 华北电力大学硕士学位论文ADEPT是世界知名的工业机器人研发制造公司，在它研发的初期时就考虑将视觉系统加入到机器人上。经过多年的发展过程，拥有了比较成熟的技术，开发出了 Adept Sight系统10。该系统被应用在他们公司生产的机器人上，为机器人提供视觉引导和检测功能，同时还提供了一个图像化界面，方便使用者编写、开发自己想要的检测程序。图 1-1 IRB 340工业机

25、器人ABB公司研发了一款 IRB 340机器人，以及一套名叫 FlexPicker的视觉系统11。这款工业机器人是并联型分拣机器人，只有 4个轴，但是却可以每分钟做 150次分拣活动。在 FlexPicker视觉系统的引导下，利用安装在末端的真空手爪，机器人可以抓取传送带上的移动物体并将物体放到预先设定好的位置或放到另外一个传送带上。图 1-2仿人机器人 Nao法国 Aldebaran Robotics公司研制出了机器人 Nao，这是一款高端的仿人机3 华北电力大学硕士学位论文器人，身高 58厘米，重约 4公斤。它的硬件设计制造都是采用最新科技，具有良好的动作流畅性，同时配有多种传感器。200

26、7年，Nao被机器人世界杯 RoboCup的组委会选定为标准平台，而且还是 2010年法国在上海世博会上的高科技大使。它的运作完全是自动的，不靠外界人或电脑的控制，它有自己的视觉系统，能够感知周围环境，并做出相应的反应。1.2.2国内研究现状我国机器视觉技术起步较晚，而且初期由于市场需求少，发展较为缓慢。改革开放后，随着企业深化改革，产品质量的竞争越来越激烈，新的科学技术开始大量的运用到工业生产中，机器视觉技术便是其中之一。机器视觉技术的实际应用带给了社会巨大的经济效益，国人看到了机器视觉的巨大作用，同时也意识到了与世界领先水平之间的差距，开始引进国外的技术、设备进行学习研究。同时国家也在大力

27、支持相关技术的研究发展，国内很多高校和科研机构已经在重点开展机器视觉的研究，而视觉机器人便是重要的研究方向之一。东南大学的席文明 12等人提出了一种利用视觉引导机器人跟踪焊缝，完成复杂焊接的应用。他们用一对摄像机采集焊缝的图像，计算出焊缝上一系列的空间点，然后以焊接需要的速度对这些空间点进行直线插补，拟合完成焊接过程。东华大学与德国 TreiBoos公司共同研制了一款鸡蛋拾取机器人。鸡蛋拾取夹具的制造运用了 3D增量制造技术，夹具上配备具有力矩控制功能的 SMC电缸，能够设定拾取力矩，方便机器人在高速拾取的过程中感知和控制夹具的力矩。该机器人是在视觉系统的引导下完成的，视觉系统对鸡蛋进行识别定

28、位，实现自动拾取和放置。机器人也可以选配远程监控系统，实现机器人的远程操作和监控。图 1-3电缸力矩控制鸡蛋拾取机器人4 华北电力大学硕士学位论文天津江山科技有限公司研制了一套自动分拣机器人系统。采集机械手工作区图像，对图像中的物品进行自动分析与识别，可以分辨出不同颜色的小球，通过三维的坐标定位，确定机械手的工作目标、定位坐标，机械手准确的捡起小球并将这些小球分拣到不同容器中。图 1-4自动分拣机器人工作示意图此外，果蔬采摘机器人也是视觉机器人的一个重要研究方向，近年来我国一直在进行着果蔬自动化采摘的研究，并且取得了很丰硕的成果。中国农业大学的宋健等人研发了一台开放式茄子采摘机器人 13，通过

29、对植株图像的采集，经过图像的处理可以得到果实的轮廓、面积以及外接矩形等信息，进而可以计算出切断点，完成茄子的采摘。除此以外，还有中国农业大学的黄瓜采摘机器人 14，西北农林科技大学的猕猴桃采摘机器人15等研究成果。1.3本文的主要研究内容和结构安排本文以机器视觉在工业机器人上的应用作为主要研究内容。利用实验室的REBOT-V-6R六自由度工业机器人作为实验平台，该机器人具有单物识别定位和简单抓取的功能，本文以此为基础对图像处理部分的算法进行改进，将机器人的工作对象变为多个，同时也对机器人运动控制程序进行研究改进，完成机器人搬运动作的设计。具体的研究内容如下：1、对采集的图像预处理，得到高质量图

30、像后，接着将图像 进行二值化分割，边缘检测和轮廓提取，利用轮廓的最小外接矩形确定每个物体的质心以及物体在图像中的偏转角度。通过机器人的抓取搬运实验验证质心坐标的准确性。2、运用 D-H法为 REBOT-V-6R机器人建立运动学模型，进行运动学分5 华北电力大学硕士学位论文析，计算运动学的正反解，以此为理论基础改进机器人的运动控制程序，对视觉系统识别的多个工作目标进行连续抓取搬运作业。各章节的安排如下所示：第 1章“绪论”，介绍文章的选题背景和意义，课题在国内外的研究现状和发展动态，阐述了本文的主要研究内容。第 2章“工业机器人系统及摄像机的标定”，对 REBOT-V-6R工业机器人系统的基本构

31、成进行了简要说明，建立了摄像机的模型，利用张正友法对摄像机进行标定。第 3章“图像处理与目标定位”，针对本文需要对图像处理的各阶段及常规方法进行了学习研究，对视觉系统的图像处理部分进行改进，完成了多目标的识别及轮廓的提取，然后利用轮廓的最小外接矩形求得了各目标的质心。第 4章“工业机器人运动控制”，利用 D- H法为机器人建立运动学模型和运动学方程，对机器人的运动学正、逆问题进行计算，为机器人的运动控制打下理论基础。对机器人的一些常用动作模块化，并利用这些动作模块进行机器人搬运作业程序的编写。第 5章“目标定位与机器人抓取搬运实验”，应用前文对控制系统的改进，通过实验得到多物体的质心坐标，并利

32、用这些坐标对目标成功进行了连续抓取搬运作业，这也验证了物体质心的准确性，实验结果达到了预期的目标。第 6章“结论与展望”，概述本文的主要的工作内容，并对后续工作进行展望。6 华北电力大学硕士学位论文第 2 章工业机器人系统及摄像机的标定2.1工业机器人系统构成本文是以深圳元创兴公司生产的 REBOT-V-6R六自由度关节型机器人作为实验平台，进行基于视觉系统的工业机器人控制的研究。通过对该工业机器人系统的研究，对其原有的控制系统进行改进。该机器人系统的构成，如图 2-1，可分为三大部分：执行机构，即机器人本体，主要完成对工作对象的作业；机器人视觉系统，主要完成图像采集，图像处理，工作对象的识别

33、；机器人控制系统，它主要完成作业编程、工业机器人控制以及对整个机器人系统进行管理等功能。控制系统工业机器人机器人电气控制柜串行通讯接口作业对象计算机图像采集卡视觉系统摄像机图 2-1工业机器人系统组成图REBOT-V-6R是一套 6自由度垂直多关节工业机器人，机器人由 6个转动关节组成，机器人末端安装有机械手爪。机器人本体需要紧固在安装底座上，安装底座需要通过地脚膨胀螺丝固定在水泥地面，确保机器人高速运动时的7 华北电力大学硕士学位论文稳定性。机器人的 6个驱动关节通过交流伺服电机驱动，减速机使用精密谐波减速器。机器人本体通过电缆和控制柜连接。表 2-1是机器人的一些主要性能参数 16。表 2

34、-1 REBOT-V-6R机器人主要性能参数主要性能载荷重量参数3KG0.08mm60KG重复定位精度本体重量作业半径723mmS轴（回旋）170L轴（下臂倾动）U轴（上臂倾动）R轴（手臂横摆）B轴（手腕俯仰）T轴（手腕回旋）+135 -45 +130 -70 170运动范围120360S轴L轴U轴R轴B轴T轴180/s180/s225/s300/s375/s500/s最大速度机器人的视觉系统包括一对摄像机（包括镜头）和一块图像采集卡。摄像机用于图像的采集，安装在机器人的前上方，距离工作台面 90cm，可以提供一个 40cm 30cm的工作视野。图像采集卡为高胜 1394b卡，可以将摄像机采集

35、的视频模拟信号经过 A/D转换，转换为数字信号，便于保存和处理。机器人运动控制系统主要包括运动控制器、驱动器（放大器）、编码器、电机这几部分组成，如图 2-2所示。8 华北电力大学硕士学位论文电源计算机运动控制器驱动器编码器电机图 2-2运动控制系统组成其中控制柜集成了机器人电气控制部分，主要包括 6套交流伺服电机驱动器、嵌入式网络运动控制器和各种控制线路，控制柜前面板有电源指示灯、机器人伺服上电指示灯、紧急停止按钮，如图 2-3所示。机器人控制柜还配有手持操作盒，可以对机器人控制柜远距离发送开始或者紧急停止命令。图 2-3电气控制柜本系统采用以太网通信的方式将机器人的控制柜与计算机相连，末端

36、执行器为舵机控制的机械手爪，手爪通过 RS-232串口和计算机相连，由外接电源单独供电。 REBOT-V-6R六自由度关节型工业机器人的软件控制系统开发环境为 VC+6.0，基于 MFC对话框编写，操作更加方便，易于功能的集成。机器人各关节的运动是通过 DMC运动控制器的命令语言对运动控制器进行编程控制的。9 华北电力大学硕士学位论文2.2摄像机的标定利用摄像机采集的图像信息，通过计算得到三维空间中目标物体的几何信息，进而识别定位目标是机器人视觉的主要任务之一。摄像机成像的几何模型决定了物体表面一点的空间几何信息和它在图像中对应点之间的相互关系，摄像机几何模型参数的计算过程就叫做摄像机标定 1

37、7。对于视觉机器人来说，摄像机的标定至关重要，它将图像坐标系与机器人坐标系联系起来，可以说是机器视觉与机器人之间的“纽带”。2.2.1摄相机模型的建立摄像机模型是光学成像原理几何关系的简化，决定了空间物体表面一点与图像坐标系对应点的几何位置关系 18。针孔模型是最常用的摄像机模型，针孔模型为线性成像关系，是最简单、最实用的理想模型19,20。针孔模型的成像原理如图 2-4。OcXcOUYcO1X图像平面(u,v)VYXwP(0,0,z c)YwOwP(xc,yc,zc)Zc或P(xw,yw,zw)Zw图 2-4针孔模型的成像原理图在摄像机的标定过程中，会涉及到的坐标系有图像坐标系，图像物理坐标

38、系，摄像机坐标系和世界坐标系21,22。1、图像坐标系(U, V)。摄像机采集的图像通过数字信号的形式传送到计算机，一幅数字图像在计算机内是以数组的形式存储起来的，数组中的每一个元素就代表一个像素。10 华北电力大学硕士学位论文2、图像物理坐标系 (X, Y)。图像物理坐标系的原点为摄像机中心轴线与图像平面的交点，它的 x、y轴分别平行于u、v轴。该坐标系与图像坐标系在同一平面，但是计量单位为毫米。3、摄像机坐标系 (Xc,Yc,Zc)。该坐标系一般以摄像机为中心建立，定义摄像机透镜的中心为原点，该点通常被称为摄像机光心。原点 Oc定义在摄像机的光心处，坐标系的 Xc, Yc轴分别平行于图像物

39、理坐标系的 x、y轴，设定摄像机的透镜主光轴为 Zc轴。光心到成像平面的距离为镜头的有效焦距 f，假设物点 P在摄像机坐标系下的坐标为(x c, yc, zc)。4、世界坐标系(Xw,Yw,Zw)。它是固定于场景中某物体上的三维坐标系，是客观世界的绝对坐标。通常我们建立的三维空间坐标系都是世界坐标系，其中本文中机器人的空间坐标系就是建立在世界坐标系中。机器人坐标系是以机器人的基座中心为原点建立的，我们选定机器人坐标系为摄像机标定的世界坐标系，这样可以大大减少计算量，简化标定的操作过程。物点 P在世界坐标系下的三维坐标为(x w, yw,zw)。2.2.2坐标变换机器人要想完成目标物体的抓取，就

40、需要得到目标物体在世界坐标系中的位置，这就要弄清上文四个坐标系之间的转换关系，完成从图像坐标系到世界坐标系的转换。具体转换关系如下：1、图像坐标系和图像物理坐标系之间的变换关系：摄像机坐标系(Xc,Yc,Zc)两个坐标轴 Xc、Yc轴平行于图像平面，另一个轴Zc轴则垂直于图像平面。图像平面与 Zc轴的相交，我们称交点为摄像机的主点，该点在图像坐标系上的坐标为 (u0, v0)。摄像机的主点应该与图像平面的中心点重合，往往由于摄像机的质量问题会有一些偏离，所以在进行摄像机标定时，摄像机主点的坐标值 u0和v0作为参数也是需要进行标定的。而摄像机主点与摄像机镜头光心之间的距离也就是焦距 f。对于图

41、像中的任一点,我们就用(u, v)表示。11 华北电力大学硕士学位论文UXO1(u0,v0)VY图 2-5图像坐标系和图像物理坐标系如图 2-5，在图像平面上定义了一个直角坐标系(U, V)，图像坐标系是一个像素点的集合，任一像素的坐标值代表的是该像素在图像坐标中所在的行、列数。对于机器人抓取来说，目标物体的位置是用空间位置来表示的，我们需要将图像的像素坐标转化为物理坐标，也就是将像素坐标转化为空间坐标。在图像平面上建立物理坐标系(X, Y)，以摄像机的主点为原点 O1，x轴和 y轴分别平行于 u轴和 v轴。设 O1在(U, V)坐标系中的坐标为(u0, v0)，(u, v)在物理坐标系上对应

42、的点是(x, y)，图像中的任一像素在图像坐标系和物理坐标系下的变换关系如下：u = x + u0dx(2-1)y = y + v0dy其中dx和d y分别表示在 X轴和 Y轴方向上的单位像素长度，将式改写成矩阵形式为： 10uv0dx v = 0 u x1dy0 y 1 0(2-2) 1 012、摄像机坐标系和图像物理坐标系之间的变换关系：12 华北电力大学硕士学位论文PcZcPXYXcOcYc图 2-6图像物理坐标系与世界坐标系如图 2-6所示， P（cxc，yc，zc）为摄像机坐标系上一点，P（x，y，z）为图像物理坐标系上与 Pc对应的点，P与 Pc的坐标对应关系有：xc x x= =

43、 zczfyyy(2-3)c = =zczf式中 f = z，用齐次坐标和矩阵表示为：x x f 0 0 0c y y = 0 f 0 0c (2-4)(2-5)z c10 0 1 0 1 3、世界坐标系和摄像机坐标系之间的变换关系为：x x cw y zR T yw c= 0 1 zcw 1 1 13 华北电力大学硕士学位论文式中 R为33的标准正交矩阵，称为旋转变换矩阵；T为31的平移向量。4、图像坐标系和世界坐标系的转换：由式 2-2，式 2-4和式 2-5得， 10ux 0dx v = 0 u f 0 0 0w f 0 0 R T0 0 1 0y1dy0 v00w 0 1 z w1 01 1 (2-6)x fx 0 u0 0wR T y = M1M 2Pw = MPw= 0 f y v00w0 1 zw 1 001 0x w w fx0u0 0yR T f = f，dxPw =式 2-6中， M1 = 0 f y v0 0，