图书馆机器人视觉伺服系统研究与设计

图书馆机器人视觉伺服系统

研究与设计项目实施过程●2012年1月~2012年3月●积累理论知识，对实验系统进行优化整合与总体设计。资料查阅，系统总体设计。●2012年4月~2012年6月●研究出合理的视觉识别流程，对算法设计进行突破。视觉识别算法设计与仿真。●2012年7月~2012年10月●对视觉伺服框架有较清晰的认识，对机器人自适应控制法有所突破。控制算法设计与仿真。●2012年11月~2012年12月●总结得出有价值的理论和实际成果，形成高水平研究性论文并发表。研究结果整理，论文撰写和发表。无人图书馆机器人无人图书馆机器人工作过程研究视觉识别算法研究控制算法研究无人图书馆机器人工作过程研究任务一：自动借书功能机器人能够根据图书管理系统给出的指令，自动取出读者需要的书籍，并送到读者手中。无人图书馆机器人工作过程研究任务二：自动还书功能机器人靠自身安装的RFID读写设备读取待还书的RFID标签内容，图书管理系统根据标签内容引导机器人进入待还书应归入的区域，机器人完成书的搬运并利用视觉系统完成书的上架。无人图书馆机器人工作过程研究任务三:图书入库图书管理信息系统通知书架确定空闲位置给待入库图书，引导机器人将图书放到指定位置。视觉识别算法研究在图书上下架时机械手如何利用机器视觉进行书脊正确快速识别问题并未得到很好的解决。书脊视觉识别的难点在于书脊图像本身比较复杂，每本书的轮廓与图像细节部分不易区分，且在实际应用中，机械手与书脊之间存在相对运动，这也给视觉识别增加了难度。因此设计如右图所示的书脊识别流程。视觉识别算法研究一、运动图像模糊处里：由于机械手靠近书架时与书之间存在相对运动，因此会造成获取的图像模糊。运用Wienier滤波去书脊图像模糊，结果如下图所示：视觉识别算法研究二、小波分析法增强书脊轮廓小波变换将一幅图像分解为大小、位置、方向均不相同的分量，图像经二维小波分解后，轮廓主要体现在低频部分，细节主要体现在在高频部分。使低频分解系数增强以突出轮廓，高频分解系数衰减以弱化细节，再对处理后的系数进行小波重构，最终得到轮廓增强的图像。视觉识别算法研究三、书脊边缘检测（1）能检测出预抓取的目标书籍的完整外部轮廓；（2）尽可能少检测出书脊上文字的轮廓；（3）对当前机器视野中所有书脊的轮廓能够很好的区分开。视觉识别算法研究四、书脊线段查找视觉识别算法研究五、有效性检测结果当书脊厚度较大且均匀时，有效检出率较高，且算法耗时较少，基本可满足鲁棒实时识别的需求；当书脊厚度较小且均匀时，有效检出率相对低一些，但仍能满足实时识别需求；当书脊厚度不一即随机混合时，检出率最低，耗时也最大，这种情况为最难识别的极端情况。控制算法研究机械手模糊PID控制模糊控制是基于模糊推理，模仿人的思维方法，其主要特点是：控制系统设计依据经验和操作数据，而不需要精确的数学模型，具有较强大的鲁棒性和灵活性。模糊PID通过找出PID３个参数与误差ｅ和误差变化率ｅｃ之间的模糊关系，在运行中不断检测修改以满足不同的要求。以ｅ和ｅｃ变化率作为输入，以Ｋｐ、Ｋｉ、Ｋｄ作为控制器的输出，运用模糊控制规则实现对ＰＩＤ控制参数在线修改。其结构如下图所示：总结图书馆机器人机械手的图书识别问题实际上属于摄像机运动、目标静止的移动机器人视觉系统问题，这也是目前运动视觉研究的一个重要方向。常用的处理方法是分析运动过程中获得的图像序列，可能是对某一感兴趣区域的各个角度的观察图像序列，来建立目标的3D结构信息。考虑到此种方法在程序处理时的复杂性，本文采取了一种新型综合处理方法，实验结果已充分表明，该方法可通过编程实现，且计算量较小、识别率较高、实时性较强，已成功应用到我们