结合目标识别和定位的轮椅机械臂抓取研究

• 作者: 张来伟 陈乃建 范振 包佳伟
• 来源期刊: 山东工业技术
• 学科: 工学
• 关键词: YOLOv3算法 目标识别 双目视觉
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 工业经济
• 页码范围: 10-16
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16640/j.cnki.37-1222/t.2021.04.002

摘要

为了使轮椅机器人辅助行动不便的残疾人及老年人抓取生活中的物品,提出了基于YOLO算法和双目视觉定位结合的目标物体定位系统.首先将左右两幅图像进行校正和生成视差图,之后使用YOLOv3算法检测左图得到目标矩形框,为了避免矩形框的中心落在视差匹配错误区域造成得到的世界坐标值错误,通过对视差图的直方图分析,发现目标的视差值分布在较为集中的区域,因此,可以求取集中区域的像素点的世界坐标的均值,取平均值中的z坐标值,并利用双目原理公式反推其x,y值,最终得到目标物体中心坐标的世界坐标值.实验结果表明,该系统能够快速的识别目标物体,对x,y,z方向定位数据进行分析,x,y,z方向的平均定位误差在1 cm内,能够满足轮椅机械臂抓取的要求.