摘 要

机器人作为近年来备受各大研究机构青睐的高级平台，涵盖了计算机技术，人工智能，控制技术，仿生学多个学科，体现着一个国家高技术水平和现代化程度。机器人的快速发展与成熟更是直接推动了工业的自动化进程。视觉系统是机器人感知外部环境的重要信息渠道，拥有多自由度机械臂的机器人控制系统是仿人机器人的重要组成，也是机器人进行操作的执行结构。通过融合视觉系统与控制系统组成视觉伺服，允许机器人自主智能与外界环境进行实时交互是如今机器人技术的重要热点内容。

本文基于NAO机器人平台，完成对指定颜色小球的识别和对目标小球的抓取。第一步，利用NAO机器人的视觉系统，从外部环境中识别出指定颜色的目标小球，并且返回目标的位姿信息。在对目标识别以后，机器人自动跟踪目标，将人和球的间距控制在合适的大小，方便进行抓取，最后在适当的距离下，通过位置信息控制机器人的特定手臂实现对特定颜色小球的抓取操作。

针对目标小球的识别模块，其核心是图像处理。本文首先根据NAO机器人摄像头获取的图像，首先对获取的图像按目标颜色进行颜色分割，再对分割后的图像进行滤波、去噪等操作，消除其他外界干扰影响目标小球的识别，分离出指定颜色。再对分离后的图像通过霍夫圆变换检测，识别目标颜色的小球，恢复后得到目标颜色小球的信息。通过对图像的处理，获取到机器人相对于目标的距离，根据距离选择执行跟踪操作或者抓取操作。

针对NAO机器人的手臂控制，本文通过MATLAB的robotic toolbox工具箱实现了对机器人手臂的三个主要自由度进行D-H运动学建模，通过对目标小球相对机器人的三维空间坐标求取运动学逆解来控制机器人手臂移动到目标小球处，再通过设置关节角度使末端执行器的手爪闭合来实现小球的抓取操作，仿真结果表明，该方法有效的完成了对机器人手臂的控制。

关键字：NAO机器人；目标识别；运动学；霍夫圆变换；

Abstract

As a high-level platform which has been favored by major research institutions in recent years, robot has covered many disciplines of computer technology, artificial intelligence, control technology and bionics, which embodies a country's high-tech level and modernization. The rapid development and maturity of the robot is a direct promotion of the industrial automation process. The visual system is an important information channel for robot to perceive the external environment. The robot control system with multi-degree of freedom robot is an important component of humanoid robot, and it is also the execution structure of robot operation. Through the integration of visual systems and control systems composed of visual servo, robot intelligent and real-time interaction with the external environment is now an important hotspot of robot technology content.

Based on the NAO robot platform, this paper completes the identification and the crawling of the specified colored ball. First, the NAO robot's visual system is used to identify the target of the specified color from the surrounding environment and obtain the relevant pose information of the target. After the target recognition, the robot automatically tracks the target, controls the distance between the person and the ball in the appropriate size in order to crawling more convenient. Finally at the appropriate distance, according the position information to control the robot specific arm to grab the specific color ball.

For the target ball recognition module, its core is image processing. In this paper, firstly, according to the image acquired by the NAO robot camera, the image is first divided according to the target color, and then the divided image is filtered and de-noised. The other external disturbance is affected by the identification of the target ball. The separated image is detected by the Hough circle transformation to identify the target color of the ball, getting the target color ball information after image recovery. Through the processing of the image, the distance of the robot relative to the target is acquired, and the tracking operation or the crawling operation is performed according to the distance selection.

The kinematic inverse solution is obtained by the three-dimensional spatial coordinates of the target ball relative to the robot, and then control robot arm moves to the target ball. Setting the joint angle so that the end of the handle of the claws closed to achieve the crawling operation of the ball. The simulation results show that the method can effectively control the robot arm.

Keywords: NAO robot; Target Recognition; Kinematics; Hough circle transformation;

目 录

摘 要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 NAO机器人介绍

1.3.1 NAO机器人硬件系统

1.3.2 NAO机器人软件配置

1.4 本文研究内容与组织结构

第2章 图像处理与目标识别

2.1 NAO视觉系统

2.2 颜色空间选择

2.3 图像预处理

2.3.1 图像分割

2.3.2 图像滤波、去噪

2.4 霍夫圆变换

2.5 目标定位

2.6 本章小结

第3章 目标抓取

3.1 NAO机械臂

3.2 正向运动学建模

3.3 逆向运动学求解

3.4 运动学仿真

3.5 抓取过程设置

3.6 实验结果与分析

3.7 本章小结

第4章 总结与展望

4.1 总结

4.2 展望

参考文献

致 谢

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

机器人学作为新兴的，应用场景非常广泛的交叉学科，研究内容涵盖了计算机技术，人工智能，控制技术和仿生学等多个学科，并综合了上述学科的发展成果，站在了技术与应用相结合的科技的最前沿。机器人有许多相比于人类所特有优势：在恶劣环境下，机器人能够替代人类进行作业，保障人类的安全同时避免人为失误可能造成的严重后果^[1]；在机械重复式劳动中，机器人有着高效，准确的优势。此外，在无数电影中，智能机器人为主人提供更加便捷，舒适的生活条件和环境，表达了人类对机器人广阔发展前景的预想和期望。机器人的快速发展与成熟更是直接推动了工业的自动化进程。

双足移动机器人是机器人的一种，其将末端执行器、传感器和运动规划紧密结合，能够在复杂恶劣的环境下自行工作。它不仅可以在人的指导下进行工作，还可执行预置指令，或根据人工智能算法的原则来工作。实现机器人的完全自主一直是人类梦寐以求的理想，无数科幻片中的自主机器人寄托着人们对机器人的迫切希望，对机器人广阔前景的向往。虽然现在的技术还很难做到彻底的独立自主，其中一个重要的原因是机器人无法像人类一样感知外界。为了使机器能够更好的获取外界信息，人们将各式各样的传感器安装到机器人身上，其中，视觉传感器尤其重要，相比较于其他传感器，视觉传感器相当于机器人的眼睛，其成本低廉，安装方便，获取到的图像可利用计算机视觉方法来进行图像处理，双足移动机器人结合机器视觉更是当前研究热点之一。

随着家庭中对于服务机器人的需求日益增加，市场迫切要求具有抓取和移动能力的服务机器人辅助人们完成简单的家庭物品的传递任务。当前人们生活水平的提高和日益严重的人口老龄化带动了服务型机器人的研究与发展。在日常生活中，物品的抓取行为是最常见的行为之一，如果服务机器人帮助快速抓取这些物品并递交给人，将极大的方便人们的日常生活。将机械臂和机器视觉结合组成视觉伺服系统，能够迅速精确地完成不同环境下物品的抓取。视觉伺服是对图像的进行自动获取和分析，利用图像的信息来使机器系统准确调整机器人的活动。视觉伺服技术涵盖数字图像处理、机器人运动学、控制技术、机器视觉等多项学科，因此要想达到机器人的视觉伺服存在不小的挑战，在机器人学中具有广阔的研究前景。本文依托仿人机器人NAO为实验平台，针对机器人抓取中视觉测量与定位、机器人运动学建模等相关问题展开研究，使机器人能够准确高效的完成指定任务。

1.2 国内外研究现状

国内外关于机器人种类繁多的比赛为广大机器人爱好者提供了相互交流的平台，也为人工智能提供了丰富多样的研究课题。2007年，NAO机器人被机器人世界杯(RoboCup)的组委会选定为标准平台组的标准平台。作为NAO机器人最受影响力的比赛，每年参加RoboCup的世界知名的NAO机器人队伍蜂拥而至，该比赛基本代表了NAO机器人的技术前沿。此外，世界各国每年举办NAO机器人的各种比赛，如德国公开赛、日本公开赛。中国机器人大赛也有标准平台组(SPL)的项目，2016年，世界机器人大会RoboCup挑战赛由中国电子学会和中国科技大学共同在北京承办，包括RoboCup SPL足球赛 、RoboCup@Home比赛和RoboCup青少年在线挑战赛。2017年4月，RoboCup机器人世界杯中国赛在山东日照举行并获得圆满成功。比赛主要考察机器人的图像识别水平以及保持稳态的能力等^[2]。机器人比赛以机器人的智能程度标准，体现在对外部环境的识别和处理能力。NAO机器人配备了许多传感器，但其主要通过上下两个摄像头与外界进行交互。因此，NAO图像处理能力决定了机器人的智能程度。SPL中，NAO主要识别球、球门、、边界线以及对友方机器人和对方机器人进行定位。

相关图片展示：