在用途上,智能机器人与普通机器人在用途上有许多相似之处,但因其智能性使得它能做更复杂的工作,完成更高级的任务。
(1)工业智能机器人
工业智能机器依据具体应用的不同,通常又可以分成焊接机器人、装配机器人、喷漆机器人、码垛机器人、搬运机器人等多种类型。作为具有智能的工业机器人,他们在很多方面超越了传统机器人。焊接机器人,包括点焊(电阻焊)和电弧焊机器人,用途是实现自动的焊接作业。装配机器人,比较多地用于电子部件电器的装配。喷漆机器人,代替人进行喷漆作业。码垛、上下料、搬运机器人的功能则是根据一定的速度和精度要求,将物品从一处运到另一处。在工业生产中应用机器人,可以方便迅速地改变作业内容或方式,以满足生产要求的变化。比如,改变焊缝轨迹,改变喷漆位置,变更装配部件或位置等等。随着对工业生产线柔性的要求越来越高,对各种机器人的需求也就越来越强烈。
工业机器人的特点
自20世纪60年代初第一代机器人在美国问世以来,工业机器人的研制和应用有了飞速的发展,但工业机器人最显著的特点归纳有以下几个。
1.可编程。生产自动化的进一步发展是柔性自动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程,因此它在小批量多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用,是柔性制造系统(FMS)中的一个重要组成部分。
2.拟人化。工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分,在控制上有电脑。此外,智能化工业机器人还有许多类似人类 的 “生物传感器”,如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。传感器提高了工业机器人对周围环境的自适应能力。
3.通用性。除了专门设计的专用的工业机器人外,一般工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。比如,更换工业机器人手部末端操作器(手爪、工具等)便可执行不同的作业任务。
4.机电一体化。工业机器人技术涉及的学科相当广泛,但是归纳起来是机械学和微电子学的结合——机电一体化技术。第三代智能机器人不仅具有获取外部环 境信息的各种传感器,而且还具有记忆能力、语言理解能力、图像识别能力、推理判断能力等人工智能,这些都和微电子技术的应用,特别是计算机技术的应用密切 相关。因此,机器人技术的发展必将带动其他技术的发展,机器人技术的发展和应用水平也可以验证一个国家科学技术和工业技术的发展和水平。
工业机器人的组成
工业机器人系统由三大部分六个子系统组成。三大部分是:机械部分、传感部分、控制部分。六个子系统是:驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人—环境交互系统、人—机交互系统、控制系统。下面将分述六个子系统。
工业机器人系统组成
1.驱动系统
要使机器人运行起来,就需给各个关节即每个运动自由度安置传动装置,这就是驱动系统。驱动系统可以是液压传动、气动传动、电动传动,或者把它们结合起来应用的综合系统;可以直接驱动或者通过同步带、链条、轮系、谐波齿轮等机械传动机构进行间接驱动。
2.机械结构系统
工业机器人的机械结构系统是工业机器人为完成各种运动的机械部件。系统由骨骼(杆件)和连接它们的关节(运动副)构成,具有多个自由度,主要包括手部、腕部、臂部、机身等部件。
(1)手部:又称为末端执行器或夹持器,是工业机器人对目标直接进行操作的部分,在手部可安装专用的工具,如焊枪、喷枪、电钻、电动螺钉(母)拧紧器等。
(2)腕部:腕部是连接手部和臂部的部分,主要功能是调整手部的姿态和方位。
(3)臂部:用以连接机身和腕部,是支撑腕部和手部的部件,由动力关节和连杆组成。用以承受工件或工具的负荷,改变工件或工具的空间位置,并将它们送至预定位置。
(4)机身:是机器人的支撑部分,有固定式和移动式两种。
全球工业机器人大佬级企业盘点
一、欧洲
欧洲是全球工业机器人市场的领头羊,并且实现了传感器、控制器、精密减速机等核心零部件完全自主化。欧洲模式的特点是:一揽子交钥匙工程。即机器人的生产和用户所需要的系统设计制造,全部由机器人制造厂商自己完成。
1,瑞典ABB
公司简介:ABB致力于研发、生产机器人已有30多年的历史并且拥有全球160000多套机器人的安装经验。作为工业机器人的先行者以及世界领先的机器人制造厂商,在瑞典、挪威和中国等地设有机器人研发、制造和销售基地。
主营产品:变压器组件、低压产品、中压产品、分析仪器、半导体、发电机出口断路器、电力保护继电器及自动化产品、电力电子、电动机和发电机等。
应用领域:戴姆勒。克莱斯勒、法国标致、本田、吉利、长城汽车、比亚迪、上海通用、上海大众、富士康、娃哈哈、蒙牛等。
2,瑞士Staubli
公司简介:史陶比尔集团是纺织机械、工业连接器和工业机器人三大领域机电一体化专业供应商。它的机械运动和技能和技术投入到机器人当中。
主营产品:史陶比尔(Staubli) 纺织工业开口机械、史陶比尔(Staubli) 工业快速连接器、史陶比尔(Staubli) 工业机器人、工业接头等。
应用领域:纺织机械,工业快速接头和工业机器人三大领域。
3,德国KUKA
公司简介:库卡机器人于1995年建立,是世界领先的工业机器人制造商之一。库卡机器人公司在全球拥有20多个子公司,大部分是销售和服务中心,其中包括:美国,墨西哥,巴西,日本,韩国,***,印度和绝大多数欧洲国家。
主营产品:几乎涵盖所有规格和负载范围的六轴机器人、卸码垛机器人、净室类型、耐高温防尘机器人、焊接机器人、冲压连线机器人、架装式机器人、高精度机器人等。
应用领域:通用汽车、克莱斯勒、福特、保时捷、宝马、奥迪、奔驰、大众、法拉利、哈雷戴维森、一汽-大众、波音、西门子、宜家、施华洛世奇、沃尔玛、百威啤酒、BSN Medical、可口可乐等。
4,德国CLOOS
公司简介:成立于1919年,是一个在焊接和机器人技术电弧跟踪领域的世界领先者。该家族公司有500名员工,专注于制造业,CLOOS产品包括气体保护焊机、焊枪以及用于特定用途的自动机械和成套的ROMAT机器人系统。
主营产品:气体保护焊机、焊枪以及用于特定用途的自动机械和成套的ROMAT机器人系统。
应用领域:焊接和机器人技术电弧跟踪领域
5,德国百格拉
公司简介:德国百格拉公司是世界上最著名的机器人供应商之一。由于百格拉的导轨、驱动电机、减速机和控制系统等所有部件全部自己生产,使得机器人整体性能更加优异。十多年来,出厂的机器人和生产线全部在正常工作。
主营产品:生产多种规格的直线运动单元/导轨、步进电机、交流伺服电机、直线电机和多轴数控系统。以此为基础,在短时间内可提供各种规格的线性导轨、二维、三维标准机器人及用户专用机器人和生产线。
应用领域:包装机械、印刷机械、机械电子、汽车、食品、药品和化妆品生产等。
6,德国徕斯机器人
公司简介:是一家集机器人技术与系统自动化集成于一体的跨国技术公司,是机器人和系统集成的行业引领者。集团总部位于德国Obernburg,由4家德国公司和16家国际子公司组成,在欧洲、美洲及亚太地区的许多国家都有分支机构和合作伙伴。
主营产品:主要的自动化应用领域,提供全套机器人自动化生产系统(包括:焊接机器人、铸造机器人、搬运机器人、激光机器人等)。试模压力机、修边压力机、修边模等产品。
应用领域:铸造、焊接、切割、激光技术、注塑、搬运、玻璃涂胶、模具制造、喷涂、等众多领域和行业。
7,德国斯图加机器人
公司简介:德国斯图加特航空航天自动化集团(STUAA)提供了行业交钥匙的自动化解决方案。公司拥有实力雄厚的焊接工艺和电气设计能力,并配备焊接试验中心。历经多年的系统解决方案和设计实践,拥有超过25年的行业积累,我们有实力满足您的机器人及自动化需求。
主营产品:中厚板机器人焊接系统、点焊及弧焊生产线;火焰、等离子、激光机器人切割生产线
应用领域:在煤炭机械、石油装备、电力装备、汽车零部件、海洋工程等。
8,意太利hanbs
公司简介:HANBS机器人为意大利知名企业,专业研究开发智能机器人,多关节工业机器人,六轴机械手,工业控制系统。HANBS为客户提供的优势远不限于机器人本身,同时为客户整套柔性系统的简便使用、生产效率的提高也投入了很多努力。
主营产品:并联机器人、六关节机器人、抛光机器人、喷涂机器人、双臂机器人、七轴机器人、数控机床,精工制造。
应用领域:柔性生产线,自动化产业以及汽车焊接生产线,全自动打磨,抛光,喷涂,装配等领域。
9,意大利COMAU
公司简介:柯马(COMAU)是一家隶属于菲亚特集团的全球化企业,成立于1976年,总部位于意大利都灵。柯马为众多行业提供工业自动化系统和全面维护服务,从产品的研发到工业工艺自动化系统的实现。
主营产品:车身焊装,动力总成,工程设计,机器人和维修服务。工厂安装和搬迁、备件管理、设备维修和预防性管理、工厂公用设施管理以及整体服务外包。
应用领域:车身焊装、动力总成系统、机器人技术、工业服务、通用工业系统解决方案、航空制造系统。
公司简介:1980年成立,目前已成为机器人和机器人制造系统领域的专家。AutotechRobotics的机器人能提供了广泛的具有成本效益的自动化制造系统。这些系统是模块化的,允许公司设计,集成和委员会的包装定制以满足个别客户的需求。
主营产品:机器人和机器人制造系统
应用领域:农业,建筑,汽车,电脑,复印机,国防,家具,卫生保健,园艺及休闲产业。(2)农业智能机器人
随着机器人技术的进步,以定型物、无机物为作业对象的工业机器人正在向更高层次的以动、植物之类复杂作业对象为目标的农业机器人发展,农业机器人或机器人化的农业机械的应用范围正在逐步扩大。农业机器人的应用不仅能够大大减轻以致代替的人们的生产劳动、解决劳动力不足的问题,而且可以提高劳动生产率,改善农业的生产环境,防止农药、化肥等对人体的伤害,提高作业质量。但由于农业机器人所面临的是非结构、不确定、不宜预估的复杂环境和工作对象,所以与工业机器人相比,其研究开发的难度更大。农业机器人的研究开发目前主要集中耕种、施肥、喷药、蔬菜嫁接、苗木株苗移栽、收获、灌溉、养殖和各种辅助操作等方面。日本是机器人普及最广泛的国家,目前已经有数千台机器人应用于农业领域。
施肥机器人
农业机器人 美国明尼苏迭州一家农业机械公司的研究人员推出的机器人别具一格,它会从不同土壤的实际情况出发,适量施肥。它的准确计算合理地减少了施肥的总量,降低了农业成本。由于施肥科学,使地下水质得以改善。
大田除草机器人
德国农业专家采用计算机、全球定位系统(GPS) 和灵巧的多用途拖拉机综合技术,研制出可准确施用除草剂除草的机器人。首先,由农业工人领着机器人在田间行走。在到达杂草多的地块时,它身上的GPS接收器便会显示出确定杂草位置的坐标定位图。农业工人先将这些信息当场按顺序输入便携式计算机,返回场部后再把上述信息数据资料输到拖拉机上的一台计算机里。当他们日后驾驶拖拉机进入田问耕作时,除草机器人便会严密监视行程位置。如果来到杂草区,它的机载杆式喷雾器相应部分立即启动,让化学除草剂准确地喷撒到所需地点。
菜田除草机器人
英国科技人员开发的菜田除草机器人所使用的是一部摄像机和一台识别野草、蔬菜和土壤图像的计算机组合装置,利用摄像机扫描和计算机图像分析,层层推进除草作业。它可以全天候连续作业,除草时对土壤无侵蚀破坏。科学家还准备在此基础上,研究与之配套的除草机械来代替除草剂。收割机器人美国新荷兰农业机械公司投资250万美元研制一种多用途的自动化联合收割机器人,著名的机器人专家雷德·惠特克主持设计工作,他曾经成功地制造出能够用于监测地面扭曲、预报地震和探测火山喷发活动征兆的航天飞机专用机器人。惠特克开发的全自动联合收割机器人很适合在美国一些专属农垦区的大片规划整齐的农田里收割庄稼,其中的一些高产田的产量是一般农田的十几倍。
采摘柑桔机器人
西班牙科技人员发明的这种机器人由一台装有计算机的拖拉机、一套光学视觉系统和一个机械手组成,能够从桔子的大小、形状和颜色判断出是否成熟,决定可不可以采摘。它工作的速度极快,每分钟摘柑桔60个而靠手工只能摘8个左右。另外,采摘柑桔机器人通过装有视频器的机械手,能对摘下来的柑桔按大小马上进行分类。
采摘蘑菇机器人
英国是世界上盛产蘑菇的国家,蘑菇种植业已成为排名第二的园艺作物。据统计,人工每年的蘑菇采摘量为11万吨,盈利十分可观。为了提高采摘速度,使人逐步摆脱这一繁重的农活,英国西尔索农机研究所研制出采摘蘑菇机器人。它装有摄像机和视觉图像分析软件,用来鉴别所采摘蘑菇的数量及属于哪个等级,从而决定运作程序。采摘蘑菇机器人在机上的一架红外线测距仪测定出田问蘑菇的高度之后,真空吸柄就会自动地伸向采摘部位,根据需要弯曲和扭转,将采摘的蘑菇及时投入到紧跟其后的运输机中。它每分钟可采摘40个蘑菇,速度是人工的两倍。
分检果实机器人
在农业生产中,将各种果实分检归类是一项必不可少的农活,往往需要投入大量的劳动力。英国西尔索农机研究所的研究人员开发出一种结构坚固耐用、操作简便的果实分检机器人,从而使果实的分检实现了自动化。它采用光电图像辨别和提升分检机械组合装置,可以在潮湿和泥泞的环境里干活,它能把大个西红柿和小粒樱桃加以区别,然后分检装运,也能将不同大小的土豆分类,并且不会擦伤果实的外皮。
番茄收获机器人
日本番茄收获机器人针对成熟番茄果实表现为红色这一特点, 用彩色CCD摄像头作为视觉传感器, 基于RGB分量区分水果和茎叶。
采摘草莓机器人
采摘草莓机器人 日本国家农业和食品研究发明了一个能够采摘草莓的机器人。该机器人装有一组摄像头,能够精确捕捉草莓的位置,还有配套软件能根据草莓的红色程度来确保机器人采摘的是成熟的草莓。虽然此机器人目前只能采摘草莓,但可以通过修改程序来使机器人采摘其它水果,如葡萄、番茄等。机器人采一个草莓的时间是9秒,如果大范围使用并能保持采摘效率,可以节省农民40%的采摘时间。
(3)探索智能机器人
机器人除了在工农业上广泛应用之外,还越来越多地用于极限探索,即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。例如,在水下(海洋)、太空以及在放射性(有毒或高温等环境中进行作业。人类借助潜水器具潜人到深海之中探秘,已有很长的历史。然而,由于危险很大、费用极高,所以水下机器人就成了代替人在这一危险的环境中工作的最佳工具。空间机器人是指在大气层内和大气层外从事各种作业的机器人,包括在内层空间飞行并进行观测、可完成多种作业的飞行机器人,到外层空间其他星球上进行探测作业的星球探测机器人和在各种航天器里使用的机器人。
探险机器人的国外发展现状
国外较早地对探险机器人这方面做了很多研究。特别是美国,日本,探险机器人更是做的相当高科技水平。比如美国在1989年就有一款名为”超人”号机器人服役于军方做险情区域探测。海湾战争后,美国海军也曾用这种机器人在沙特阿拉伯和科威代替人的探测活动。2004年01月美国宇航局发射的"勇气号"探测器将在北京时间4日登陆火星,把火星当着最理想的实验室用于探险目的。日本也是个机器人大国,机器人的研究也处于世界领先地位。1968年成功地试制出一台深水作业机器人。东京工业大学广濑茂男研究室自80年代开始研究这方面的机器人,可以说他们的研究成果代表着日本探险机器人的研究进展。1969年日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的探险机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人,被誉为“仿人机器人之父”。1971年研制出工厂用的万能机器人。德国在这个领域也走在世界的先列如Cybernetics公司研制的TRS200中型排爆机器人就是类似探险机器人的实例。从上面可以例子可以看出国外的探险机器人起步比较早并且有着下面几个发展特点和趋势:
(1)性能可靠,功能全面,精确度高;
(2)机器人语言研究发展较快,语言类型多、应用广,水平高居世界之首;
(3)智能技术发展快,其视觉、触觉等人工智能技术应用到探险机器人的装置中
(4)高智能、高难度的军用探险机器人、太空探测机器人等发展迅速典型用于扫雷、侦察、太空探测方面。
(5)系统向基于PC机的开放型控制器方向发展,趋于标准化、网络化;器件高度集成化,提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。
(6)机械结构向模块化、可重构化发展。 并且不断地致力于操作者与机器人的人机交互控制。使遥控加局部自主系统构成完整的监控遥控操作系统,使智能机器人走出实验室进入实用化阶段。美国发射到火星上的“索杰纳”机器人就是这种系统成功应用的最著名例证。
探险机器人的国内发展现状
中国起步较晚,大约在20世纪七十年代。理论建立也相对缓慢一此,尽管如此短时间内的发展,我国在这方面也做出了可喜的成就。特别是在水下探测机器人研究方面已经达到国际先进水平。例如2000年中国科学院沈阳自动化所研制出六千米深水下探测机器人获得了国家十大成果奖。我国沈阳自动化所研制的PXJ2机器人也加入了公安部队的行列。2007年八月份由中国极地研究中心和中科院沈阳自动化研究所、北京航空航天大学联合研制的这两位智能机器人,被列入国家863高技术发展计划,“冰雪面移动机器人”和“低空飞行机器人”,这是我国在南极考察事业中首次运用智能机器人技术。
我国目前已基本掌握了机器人操作机的设计制造技术、控制系统硬件和软件设计技术、运动学和轨迹规划技术,生产了部分机器人关键元器件。“九五”期间我国工业机器人的需求量以每年34%以上的速度增长。2000年,我国各类探险机器人的拥有量约为2500多台。
以上各个例子也可以看出大部分内容为的是军方或太空高或科技类探测手段应用,其性能高但其价格也是常人所不能企及的,并不能应用并服务于民间需要。可以说这块内容是个空白
(4)服务智能机器人
机器人技术不仅在工农业生产、科学探索中得到了广泛应用,也逐渐渗透到人们的日常生活领域,服务机器人就是这类机器人的一个总称。尽管服务机器人的起步较晚,但应用前景十分广泛,目前主要应用在清洁、护理、执勤、救援、娱乐、和代替人对设备维护保养等场合。国际机器人联合会给服务机器人的一个初步定义是,一种以自主或半自主方式运行,能为人类的生活、康复提供服务的机器人,或者是能对设备运行进行维护的一类机器人。
一种基于服务机器人的视觉系统设计
本系统在设计上采用CMOS图像传感器代替CCD类型传感器进行采集图像,DSP处理芯片TMS320VC5509A进行图像处理以及作为CPU 控制,在设计过程中,为了直观显现机器人视觉系统识别和跟踪的效果,专门采用了一个TFT格式的液晶来直观显示。软件上,采用了一部分足球机器人的视觉技 术来达到对目标的快速识别,通过全局的特征矩构建的雅可比矩阵达到对目标的自适应跟踪。
1 硬件部分设计
图1为系统硬件电路的功能模块框图。
1.1 图像采集
视觉镜头把外部的图像信息成像在图像传感器的面阵单元上。目前流行的图像传感器有面阵CCD(Charged Coupled Device,电荷耦合器件)型和面阵CMOS两种。相比较CCD型的图像传感器,CMOS图像传感器的有源像素单元为每一个像素提供了放大器,只需一个 单供电低逻辑电平电压,功耗只相当于CCD的十分之一。CMOS图像传感器内部集成了A/D转换部分,直接输出数字信号。基于这些因素,本系统采用了 Omnivision公司推出的CMOS彩色图像传感器OV7635。
OV7635的分辨力为640X480,能输出3种格式的8位数据:YCbCr4:2:2模式、RGB4:2:2模式和RGB原始数据模式。输出 VGA格式最大可达到30fps(fps:每秒帧数)。能工作在逐行扫描下和隔行扫描下。OV7635有主模式和从模式两种工作模式。在主模式下,同步信 号和时钟不由外围设备控制。在从模式下,OV7635的场同步信号VSYNC,行同步信号HREF以及系统的晶振频率XCLK均由外部设备控制。本系统采 用的是主模式。OV7635通过I2C总线配置片内寄存器,使其输出原始数据。系统上电复位后,由DSP芯片的I2C总线信号对CMOS寄存器初始化。然 后OV7635就按要求输出图像信号。包括行同步信号HREF,场同步信号VSYNC,像素时钟信号PCLK,数字图像信号。
1.2 液晶显示
为了很直观的看到视觉系统对人的识别和跟踪效果,采用了一片INNOLUX公司的PT035TN01液晶显示屏。为了不增加对DSP的负担,同时也为 了实时看到对外界目标物体的跟踪效果,液晶显示的数据不经由DSP,直接通过传感器OV7635输出的图像数据信号和CPLD控制时序来进行显示。 PT035TN01是3.5英寸TFT格式的液晶,分辨力为320×3(RGB)×240,液晶IF1、IF2两输入控制脚对输入的数据格式进行选择:串 行RGB格式、CCIR601格式、CCIR656格式。液晶的扫描模式有4种。本视觉系统采用的输入数据格式是CCIR601格式,扫描模式为由上到下 和左到右的扫描模式。
在CCIR601格式下,图像传感器输出的像素时钟PCLK通过CPLD二分频作为液晶的工作时钟,图像传感器输出的行同步信号HREF经过CPLD 的处理后作为液晶的行同步信号HIS,这样,在CPLD控制下,图像传感器OV7635输出的数据信号送入液晶中进行显示。
1.3 时序控制
OV7635输出的场同步信号VSYNC,行同步信号HREF以及像素时钟信号PCLK接至CPLD芯片,产生控制信号把OV7635输出的数据信号 存入FIFO帧存储器AL422B中,以及产生液晶的时钟和行同步信号控制液晶的显示。CPLD采用了ALTERA公司的EPM7064芯片。在CPLD 中完成了对FIFO的写控制、通知DSP读信号、液晶的时钟信号的产生等功能。
CPLD接收场同步信号VSYNC,此信号的下降沿表示图像传感器输出一帧的开始,此时CPLD产生WRST负脉冲复位FIFO的写指针。场同步信号 VSYNC下降沿后,判断行同步信号HREF的上升沿到来,接着利用像素时钟信号PCLK作为写时钟WCK将图像数据直接存储到FIFO中,当存到一定的 数后,就及时发信号给DSP,以便DSP读取数据,本系统采用的是一个中断INT0来通知DSP。此时DSP可以读数据也可以不读,视处理的速度来定。读 数据时,可利用RD和片选,产生RCK信号。DSP读取的速度不能太快,以读取速度小于写速度为原则。
在对液晶的逻辑时序控制上,由于图像输出的信号是640×480的像素,而液晶的显示为320×240的格式。所以利用CPLD把图像传感器输入的像 素时钟信号PCLK进行二分频产生液晶的时钟信号控制液晶的显示,同时对行同步信号进行隔行有效从而达到液晶对图像的显示。CPLD中的程序编写用的采用 了硬件描述语言VHDL,在QUARTUSⅡ软件平台上进行编写的。由于在选用芯片时采用的是EPM7064S系列的44脚PLCC封装的,只能工作在 5V电压情况下,其输出的高电平信号是5V,必须通过处理才能接入系统中工作在3。3V状态下的芯片器件。
1.4 帧存储器选择
帧存储器有需要外部提供地址线的RAM和不需要外部提供地址线的FIFO,为了简化CPLD的设计。采用了FIFO的帧存储器。FIFO又可以分为基 于动态存储的DRAM和基于静态的SRAM。基于静态SRAM的优点是不需要刷新电路,但容量小,需要多片才能存储一帧数据;基于DRAM的优点是容量 大,只需一片就能存储一帧数据,缺点是必须有刷新电路。本设计中采用的是Averlogic公司的大容量FIFO动态存储芯片AL422B。其刷新电路比 较简单,仅需WCK或RCK提供大于1M的不间断脉冲即可。AL422B的存储容量为3MB,由于系统一帧的信息通常包含640×480个彩色像素,每个 像素占用2个字节,可存储1帧图像的完整信息,其工作频率可达50MHz。
1.5 视频处理DSP
在选用DSP时,在兼顾处理速度,存储容量,现有条件下的加工工艺水平,以及性价比方面,选用了TI公司的144脚封装的TMS320VC5509A,此芯片的最高工作频率可达到200MHz,具有很高的处理速度。
DSP收到来自CPLD的读通知信号后开始读取AL422B中的视频数据。为了方便处理数据,在DSP外围扩展了一个的SDRAM。芯片采用的是HYNIX公司的HY57V161610E,此芯片的存储容量为1M×16bits。
当DSP上电复位后,通过采样GPIO0~GPIO3的状态,根据采样的状态来进行什么样方式的程序装载。本系统的采用外接的flash存储芯片的 SPI口对DSP进行程序装载,接着通过DSP的I2C口对图像传感器进行寄存器初始化。图像传感器开始输出信号。整个系统开始进入工作。
DSP作为高速的处理器,主要用于图像的处理。由于本视觉系统要完成识别和跟踪功能,数据的处理量是很大的。在完成图像处理的同时,DSP也作为控制器使用完成对控制器的控制,从而构成视觉跟踪系统。2 软件部分设计
由于本系统采用的是颜色和形状相结合的办法对无遮挡目标物体的识别。为了达到机器人实时快速的目的,在软件方法上,主要采用了目前常用的足球机器人的颜色识别方法,目前比较常见是基于阈值向量的颜色判断法。下面简述颜色识别原理。
2.1 色彩空间选择
对于采用基于彩色图像分割的方法识别目标时,首先要选择合适的颜色空间,常用的颜色空间有RGB、YUV、HSV、CMY等。颜色空间的选择直接影响到图像分割和目标识别的效果。
RGB:是最常用的颜色空间,其中亮度等于R、G、B3个分量之和。RGB颜色空间是不均匀的颜色空间,两个颜色之间的知觉差异与空间中两点间的欧氏 距离不成线性比例,而且R、G、B值之间的相关性很高,对同一颜色属性,在不同条件(光源种类、强度和物体反射特性)下,RGB值很分散,对于识别某种特 定颜色,很难确定其阈值和其在颜色空间中的分布范围。因此通常会选择能从中分离出亮度分量的颜色空间,其中最常见的是YUV和HSV颜色空间。
HSV:接近人眼感知色彩的方式,H为色调(Hue),S为色饱和度(Saturation),V为亮度(Value)。色调H能准确地反映颜色种 类,对外界光照条件变化敏感度低,但是H和S均为R、G、B的非线性变换,存在奇异点,在奇异点附近即使R、G、B的值有很小变化也引起变换值有很大的跳 动。
YUV:RGB颜色空间线性变化为的亮度-色彩空间。是为了解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题而提出的。Y表示亮度(Luminance),UV 用来表示色差(Chrominance)。YUV表示法的重要性是它的亮度信号(Y)和色度信号(U、V)是相互独立的。所谓色差是指基色信号中的3个分 量信号(即R、G、B)与亮度信号之差。
因此,针对以上原因,本系统在采用的是YUV色彩空间。
YUV格式与RGB存在如下关系:
2.2 阈值确定和色彩判断
在确定阈值时,首先通过采集样本进行训练,从而得到预定的几种颜色在YUV空间的分量的上下阈值,如图2所示。
当一个待判定的像素在色彩空间中的位置落在这个长方体中时,就认为该像素属于要找的颜色,从而完成对图像颜色的识别。在Y空间中,Y值表示亮度,因它的变化很大,所以只考虑了U和V的值,在进行颜色判断时,首先分别建立U、V的阈值向量。
由于在系统中图像传感器的数字信号是8位,即1Byte,共255Byte,系统最多能判定8种颜色。在颜色识别后进行图像分割,在图像分割中采用了 种子填充算法,其整个种子的填充是和像素点的颜色同时进行的,一开始不是对所有的像素进行处理,而是分块进行的,本系统采用的块是32×24像素,这样计 算量大大减小。当中心点是所要识别的颜色时,就以这个点为种子向四周扩散,并判定周围像素点的颜色,直到填满整个块。在这过程中,同时对目标进行形状识 别。本系统采用了基于全局的特征向量的识别算法来进行识别。同时也为构建雅可比矩阵得到需要的矩特征量。图3为图像识别分割流程图。
2.3 视觉跟踪软件原理
当目标物体被识别以后,视觉系统将调整镜头使目标位于视野的中心。一旦物体运动,视觉系统将进行对目标物体的跟踪。
在机器人视觉跟踪系统上,采用无定标的视觉跟踪系统。无定标的视觉跟踪不需要事先对摄像镜头进行定标,而是应用自适应控制方面的原理,在线的实时调整 图像雅可比矩阵。通过二维的图像特征信息反馈,这种方式对摄像机模型误差和机器人模型误差、图像误差、图像噪声不敏感。基于图像跟踪的视觉跟踪控制系统, 如图4。
控制量c为机器人头部的控制系统。首先把目标放在机器人视野的前方采集到期望的图像,从期望图像中抽取期望的特征集,作为视野跟踪控制系统的期望输 入,从而完成任务需要的视野特征集定义。在实时控制系统中,由机器人的图像传感器获取实时采样图像,从中获取实时特征集,这样构成一个视野反馈,引导机器 人完成跟踪任务。区别于图像的简单几何特征,本系统选用的视觉特征集为全局的图像描述—图像矩。
根据矩特征变化量与相对位姿变化量之间的关系矩阵,即图像雅可比矩阵,然后利用推导的图像雅可比矩阵,设计了视觉跟踪控制器,完成系统对3D目标物体的平动跟踪。
3 实验结果
图5为DSP为clkout脚输出波形,表明DSP的内部时钟电路工作正常。图6的图像传感器输出数据波形证明了图像传感器工作正常。图7的DSP采集到的图像数据,可以确定整个图像采集硬件电路工作正常。
4 结 论
针对服务机器人的视觉系统,本文通过构建它的硬件系统和软件系统完成了整个系统的设计。在硬件系统上,采用了CMOS图像传感器,CPLD时序控制, 异步动态FIFO的数据缓存,以及高速DSP处理器构成了一个典型的图像采集系统,并调试输出了图像信号。在软件设计上,采用了足球机器人的彩色识别和彩 色分割识别技术去完成视觉系统快速准确的识别,采用基于动态的工作方式以及采用基于图
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