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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种基于图像特征匹配的机械臂伺服控制方法，包括步骤：S1：确定相机与机械臂末端执行器之间的转换矩阵；S2：利用构建的目标检测数据集对目标检测模型进行训练；S3：获取在相对位姿关系cMo下的目标物体的期望图像及其深度信息：S4：获取当前图像中的目标物体的矩形边界框信息；S5：获取当前图像和期望图像相匹配的图像特征点像素坐标集合p、p*及深度集合Z；S6：计算机械臂运动所需的控制量；然后根据控制量对机械臂进行控制；S7：重复步骤S4‑S6，使机械臂末端执行器不断趋近目标，直至机械臂末端执行器与目标物体保持在相对位姿关系cMo。本发明通过对图像中的特征点进行提取和匹配，并结合IBVS伺服控制器对机器人末端执行器实现精确控制。
主权项：1.一种基于图像特征匹配的机械臂伺服控制方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过手眼标定方法确定相机与机械臂末端执行器之间的转换矩阵；S2：构建待跟踪的目标物体的目标检测数据集和目标检测模型，并利用所述目标检测数据集对目标检测模型进行训练；S3：在虚拟环境中调整相机与机械臂末端执行器的相对位姿关系cMo，并获取在所述相对位姿关系cMo下的目标物体的期望图像以及期望图像的深度信息：S4：通过相机采集当前时刻所述目标物体的当前图像，并将所述当前图像输入到训练好的目标检测模型中，检测得到所述当前图像中的目标物体的矩形边界框信息；S5：结合所述矩形边界框信息分别提取并匹配所述当前图像和期望图像的特征点，得到相匹配的当前图像的当前图像特征点像素坐标集合p和期望图像特征点像素坐标集合p*；然后从所述当前图像中获取当前图像特征点像素坐标集合p的深度集合Z；S6：根据所述当前图像特征点像素坐标集合p及对应的深度集合Z和期望图像特征点像素坐标集合p*及对应的深度集合Z*，计算机械臂运动所需的控制量；然后根据所述控制量对机械臂进行控制；S7：重复步骤S4-S6，使机械臂末端执行器不断趋近目标，直至机械臂末端执行器与目标物体保持在所述相对位姿关系cMo。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于图像特征匹配的机械臂伺服控制方法
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