基于图像识别和遗传算法的Tripod机器人最优轨迹控制

摘要：

为实现工业生产中使用贝加莱(B&R)Tfipod机器人重复抓放物体的操作,提出了一种基于图像识别和最优轨迹设计的方法.首先使用摄像头对机器人平台进行拍照,图像传输至PC机后进行透视变换、颜色设定、二值化和Canny算子边缘提取等图像预处理操作;接着使用八邻域搜索法和质心法对平台与9个几何体进行定位;再使用局部角点检测法识别这9个几何体的形状和旋转角度;然后运用基于遗传算法的共生进化法规划最优抓取路径,并建立TCP/IP通信,将所有几何体信息发送给贝加莱可编程计算机控制器(PCC),最终实现几何体的精确抓取.实验结果表明,在不同的光照条件下,机器人均能快速、准确地定位9个几何体并进行抓取,正确识别率为100％,准确放置率达69.44％以上,具有较强的实效性和抗干扰性,满足工业生产要求.

关键词：Tripod机器人、图像识别、最优轨迹、遗传算法、可编程计算机控制器

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：106-109,112