目录摘要关键词0 引言1 在线预测与运动规划算法设计(1) 在线预测(2) 运动规划(3) 动态跟踪及抓取2 动态跟踪算法设计3 实验验证3. 1 动态跟踪抓取实验(1) 系统框架(2) 动态跟踪抓取实验3. 2 融合轨迹连续性3. 3 动态跟踪鲁棒性4 结语 摘要内容：基于ROS框架，以6自由度ABB机器人为研究对象，设计了一种基于在线预测和规划的机器人动态跟踪抓取方法。 问题的提出与解决：通
文章目录前言一、关键帧（KeyFrame）1. 作用、意义2. 选择二、共视图（Covisibility Graph）1. 概念2. 作用3. ORB-SLAM2中的应用场景三、扩展树（Spinning Tree）四、本质图（Essential Graph）1. 特点2. 作用3. 与全局BA相比，本质图的优势五、与上述内容相关的代码 前言越来越不知道这前言写什么，大家共勉吧。一、关键帧（Key
基于相机的位姿估计
原创
2021-07-19 10:37:03
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基于相机的位姿估计
原创
2021-06-24 11:49:15
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作者 | ljc_code编辑丨新机器视觉0导读抓取综合方法是机器人抓取问题的核心，本文从抓取检测、视觉伺服和动态抓取等角度进行讨论，提出了多种抓取方法。各位对机器人识别抓取感兴趣的小伙伴，一定要来看一看！千万别错过~目录/ contents1. 引言 1.1 抓取综合方法 1.2 基于视觉的机器人抓取系统
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2022-10-11 11:42:06
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一、 实验目的用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物。二、实验要求1、用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物，要求首先能检测出图像中的人脸，进而给人脸的一些部位添加装饰特效，并要求添加的装饰物位置准确，大小合适。 2、认真撰写实
OpenCV具有强大的图像处理功能，处理视频也是毫不逊色。只是其自带的HighGUI并非是具有工业强度的模块，不适合最终提供给客户，仅仅是方便程序开发阶段的调试。其中跟视频捕获相关的cvCreateCameraCapture或cvCaptureFromCAM函数可以方便的从摄像头捕获视频，但这两个函数在Windows中都是由较为低效的VFW机制实现的，不适合在最终产品中使用。在Windows中使用
论文：AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system三 检测器-单应矩阵和外参估计III DECTOR-C Homography and extrinsics estimation作者计算的单应矩阵，该矩阵可以将齐次坐标形式的2D点从Tag坐标系转换到2D图像坐标系（猜测这里的Tag坐标系原点为标签正中心，右下分别为XY，相机正前方为Z
前面所述的点云分割＋姿态估计能完成机器人抓取工作，但是如果抓取环境特比复杂，固定的抓取路径中有很多障碍物，那么就需要一种路径规划方法来规划出一条无碰撞的路线。目前应用在机械臂上的路径规划算法主要分为人工势场法以及RRT（随机生成树）的方法，这里我用的是RRT的方法，因此主要介绍RRT方法的原理RRTRRT算法不仅可以在二维平面上适用，也适用于三维空间。今天主要记录一下二维的RRT算法原理，三维的R
文章目录1.刚体的位置与位姿正交坐标系正交坐标系的性质正交坐标变换矩阵的几何意义2.坐标
原创
2022-12-08 14:30:12
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基于视觉的机器人抓取——从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计：综述论文：https://arxiv.org/abs/2010.06544引言找到理想抓取配置的抓取假设的子集包括：机器人将执行的任务类型、目标物体的特征、关于物体的先验知识类型、机械爪类型，以及最后的抓取合成。1.1 抓取综合法抓取综合法是机器人抓取问题的核心，涉及寻找最佳抓取点的任务。抓取综合方法通常可分为分析法和基于数据的
本发明涉及机械设备领域，具体涉及一种机器人夹具抓取算法。背景技术：随着现代机械化程度的提高，在工业生产中大量使用搬运机器人对货物(以板材为例)进行拆垛码垛，机器人夹具夹取及放置物品时需根据参数设置在一定范围内完成自动目标识别、抓取、码放等功能。如何根据待抓取板材的长度、宽度、以及在平台上的位置信息精准计算机器人夹具的抓取位置，避免因抓取位置误差造成的工作错误，是本技术领域亟待解决的问题。技术实现要
Overview相关代码：pose_estimation in cggos/slam_park_cg
Features Based Method2D-2D: Epipolar Geometry2D-2D 对极几何 主要涉及到基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵的求解，并从中恢复出旋转矩阵 和平移向量 。计算机视
******看完位姿估计原理过一段时间又忘记了，现参考高翔视觉SLAM十四讲做本文笔记。 SLAM中的里程计都是基于特征点方式的算法。1.特征匹配 特征匹配是视觉SLAM中极为关键的一步,它解决了数据关联问题。通过图像与图像或图像与地图间描述子进行准确匹配，可以为后续姿态估计、优化等操作减轻大量负担。由于图像特征的局部特性、误匹配、重复纹理等，仅利用局部特征很难解决问题。首先讨论图像与图像匹配情况
近年来人工智能不断发展，从工业领域扩散到多个领域，功能逐渐变多，从以前的工业机器人到现如今的服务类机器人，人工智能在不断提升与完善。本文针对老年人，儿童，病人等实际的应用需求，通过人脸识别算法和自然语言处理技术，设计了一款基于OpenCV的陪护机器人。该机器人使用OpenCV库开启人脸检测，识别出用户人脸，以便于针对不同用户提供不同的陪护服务。具有安全监测、人机互动、教育、娱乐等功能。可以增加人们
1 引言工业机器人虽然重复定位精度很高，但由于绝对定位精度很低限制了工业机器人的应用，因此提高绝对定位精度能扩展工业机器人的应用范围。机器人可以将传感器安装在固定位置，具有固定的位置(eye-in-hand)，也可以将传感器安装在机器人的手上，以便通过改变摄像头的视角来获取新图像(即eye-to-hand)。为了使机器人能够准确估计零件相对于其自身底座的三维位置和方向，需要知道机器手臂和其自身底座
首先安装vs2019并配置OpenCV3.x.xx安装方法可自行网上去查怎么配置，不是本文重点，所以略过 opencv下载网址：https://opencv.org/releases/准备需要的文件在OpenCV文件D:\opencv\sources\samples\cpp中找到 stereo_calib.cpp 和 stereo_match.cpp 在D:\opencv\sources\samp
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解“基于RGB的位姿估计”和“基于RGBD的位姿估计深度学习”。以下是一篇简要的教程，希望能帮助你入门。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准备]
B --> C[模型选择]
C --> D[训练模型]
D --> E
在机器人真正进入我们的日常生活之前，还要解决很多挑战，有许多甚至简单到你根本想不起来：比如说自然地在人群中穿行，就是其中一个典型。MIT工程师们新发明了这样一个自主的机器人，它不仅能安全顺畅地在人流中穿行，还做到了不对周围人形成干扰。为什么这一点很重要呢？因为未来的服务机器人不得不穿行于人流很密集的地方，比如医院，购物中心，街区和校园。这就是在Yu Fan Chen研究员的带领下，这支M
机器人配备相机，从而可以通过相机进行物体识别，并进行抓取等一系列操作。本文针对相机畸变问题，进行纠正和标定。一 畸变原因相机成像其实就是基于小孔成像原理的，采用光学镜头取代小孔，使得更多光线汇聚于成像平面，从而可以获得清晰的影像。 但是，由于光学镜头在一定程度上改变了光线的传播路径，导致光线会偏离小孔成像的光路，造成图像的畸变。另外，在光信号转换为数字信号的过程中，也会产生图像的几何畸变。二 标定
