水星Mercury X1轮式人形机器人结合openc算法&STag标记码视觉系统实现精确抓取!

news2024/11/23 2:33:13

本案例展示了如何利用视觉系统提升机械臂的抓取精度,成功实现了人形机器人的双臂抓取不在局限于单臂抓取。

引言

如今市面上已经有了许多不同类型的人形机器人,涵盖了服务行业和医疗行业等各个领域。这些机器人以其智能化和自动化的特性逐渐融入我们的日常生活和工作中。然而,尽管现有的人形机器人在特定应用场景中展现出了巨大的潜力,如何进一步提升其操作精度、适应性和多功能性,仍然是机器人技术发展的关键挑战。针对这一需求,本案例探讨了通过整合视觉系统与机械臂技术,来提升人形机器人在复杂环境中的自主操作能力,特别是在精确抓取和操作任务中的应用。

目标

通过结合openc算法&STag标记码视觉系统和Mercury X1轮式人形机器人,实现对各种形状和大小的物品进行精准抓取,提高分拣效率和准确度,实现双手合作充分发挥人形机器人的作用。

产品

Mercury X1

Mercury X1是由Elephant Robotics开发的一款先进的人形机器人,特别设计用于应对各种自动化任务。它拥有19个自由度,(单臂7个自由度)使其在执行任务时具有极高的灵活性和适应性。Mercury X1配备了轮式移动底座,由高性能直驱电机驱动,能够在复杂环境中稳定移动,并具备高达8小时的电池续航能力,适合个人和商业应用。

这款机器人采用高性能主控制器系统,配置了NVIDIA Jetson Xavier提供强大的计算支持,以处理视觉测距、传感器融合、定位与地图构建、障碍检测和路径规划等复杂算法。此外,Mercury X1的移动基座装备了LiDAR、超声波传感器和2D视觉系统,能够实现高感知的环境交互。

myCobot Pro Adaptive Gripper

自适应夹爪,它可以拾起任何形状的任何物体并且不会松开。使用它来完成一系列完整的应用,并快速投入生产 - 无需机器人专业知识。它是高度灵活和可靠的机器人单元的关键。

myCobot Pro Camera Flange

使用USB-B数据线能够获取到图像的相机模组。

接下来,我们将探讨这些技术在实际应用中是如何被集成到机器人中,并展示其在具体任务中的表现。

技术概览

OpenCV

OpenCV是用于实现图像处理和计算机视觉的开源库,它在本次的案例中扮演了至关重要的角色,没有它就不能完成这个项目。机器人的摄像头通过OpenCV分析收集到的视觉数据,识别和定位物体。OpenCV的算法使机器人能够识别物体形状、大小和精确坐标,这些信息对于精确抓取和操作至关重要。

提供了物体的坐标给机器人,就可以实现精准的抓取。

S-Tag标记码技术

S-Tag标记码是一种高度可靠的标识系统,设计用于在视觉上挑战的环境中提供准确的标记识别。这些标记被用于标识Mercury X1机器人操作环境中的物体和位置。即使在光线不足或视线受阻的情况下,S-Tag也能确保机器人通过其摄像头系统准确识别目标物体。

https://youtu.be/vnHI3GzLVrY

通过这些技术的应用,Mercury X1大象人形机器人能够执行复杂的任务,如自主导航、物体识别和精确操控,这些都是现代自动化和智能系统不可或缺的能力。

pymycobot

pymycobot是用于控制Mercury X1机器人机械臂和末端执行器(如夹爪)的Python库。它允许开发者精确控制机械臂的角度、坐标以及运动模式,包括差补模式和刷新模式。此库为机器人提供了高度的灵活性和可定制性,使得机器人能够执行复杂的抓取和操控任务,并适应各种操作需求。

项目实现

使用前准备

首先的确保机械臂的零位正确,可以通过下述方法校准零位:

1)使用放松指令释放关节电机(注意!放松后需要扶住关节防止机械臂下坠损坏!

ml.release_all_servos()
mr.release_all_servos()

2)拖动机械臂回到零位

可以通过以下细节确定零点的位置

3)  发送指令锁闭电机

ml.focus_all_servos()
mr.focus_all_servos()

4)检查零点是否正确

输入获取关节角度指令查询当前位置

ml.get_angles()
mr.get_angles()

如果返回的关节角度逼近[0, 0, 0, 0, 90, 0],则视为零点正确

5)零点校准

如果在零位读取到的关节角度与[0, 0, 0, 0, 90, 0]相差很大,则需要校准关节零位

for i in range(1,7):
  ml.set_servo_calibration(i)
  mr.set_servo_calibration(i)

校准完毕后读取关节信息,返回为[0, 0, 0, 0, 90, 0]则表示校准成功

ml.get_angles()
mr.get_angles()

这样就准备ok了,接下来可以继续我们的功能部分的实现了。

相机和夹爪的安装

相机和夹爪的安装方式与视觉识别的手眼矩阵相对应,已经提前做好了一个关于Mercury X1 相机夹爪的手眼标定的数值,如果更改的话需要重新进行手眼标定。

首先将机械臂移动回零点:

ml.over_limit_return_zero()
mr.over_limit_return_zero()

安装先装摄像头(注意方向)然后再安装夹爪,也需要注意方向。

视觉算法模块

然后我们会使用到camera_detect 这个功能包,封装了一些关于相机使用的方法,接下来我会介绍一些接口,针对对STag码的识别,使用起来非常的方便,不需要自己再次进行手眼标定的计算了。

obj = camera_detect(Camera_ID, mark_size, mtx, dist, direction)
参数:
camera_ID: 相机ID
mark_size: stag码边长mm
direction: 0:左臂 1:右臂
功能: 相机和机械臂初始化

obj.camera_open_loop()
功能: 显示相机画面
obj.stag_identify_loop()
功能: 显示相机画面,识别并打印stag码的相机坐标

coords = obj.stag_robot_identify(direction)
参数:
direction: 0:左臂 1:右臂
return: stag码的机械臂坐标
功能: 计算stag码的机械臂坐标

obj.vision_trace(catch_mode, direction)
参数:
catch_mode: 0:水平抓取,1:竖直抓取
direction: 0:左臂 1:右臂
功能: 显示相机画面,识别并打印stag码的相机坐标

以下是调用camera_detect包的使用代码,非常的干净简洁。

import numpy as np
from pymycobot import Mercury
# 导入视觉识别stag包
from camera_detect import camera_detect

if __name__ == "__main__":
    camera_params = np.load("camera_params.npz")  # 相机配置文件
    mtx, dist = camera_params["mtx"], camera_params["dist"]
    ml = Mercury("/dev/left_arm")  # 设置左臂端口
    mr = Mercury("/dev/right_arm")  # 设置右臂端口
    arm = 0         # 0左臂,1右臂
    catch_mode = 0  # 0水平抓取,1竖直抓取
    # 摄像头id需要根据实际更改
    left_camera_id = 3
    right_camera_id = 6
    stag_size = 32
    # 新建左右臂视觉识别对象
    ml_obj = camera_detect(left_camera_id, stag_size, mtx, dist, arm)
    mr_obj = camera_detect(right_camera_id, stag_size, mtx, dist, arm)
    # 左右臂移动至水平观察位,进行抓取
    mr_obj.vision_trace(catch_mode, mr)
    ml_obj.vision_trace(catch_mode, ml)

正常的手眼标定的步骤如下:

1数据采集:采集若干组手眼数据,包括机器人末端执行器在不同位置的姿态(即位置和方向)和相机看到的特征点的位姿。

2 建立运动方程:为了确定相机坐标系与机器人末端执行器坐标系之间的变换关系

3 求解变换矩阵 :得到的是描述相机坐标系和机器人末端执行器(手)坐标系之间的空间变换关系的值。

下面的代码是解变换矩阵的例子。

# 将旋转矩阵转为欧拉角
def CvtRotationMatrixToEulerAngle(pdtRotationMatrix):
    pdtEulerAngle = np.zeros(3)
    pdtEulerAngle[2] = np.arctan2(pdtRotationMatrix[1, 0], pdtRotationMatrix[0, 0])
    fCosRoll = np.cos(pdtEulerAngle[2])
    fSinRoll = np.sin(pdtEulerAngle[2])
    pdtEulerAngle[1] = np.arctan2(-pdtRotationMatrix[2, 0],
                                  (fCosRoll * pdtRotationMatrix[0, 0]) + (fSinRoll * pdtRotationMatrix[1, 0]))
    pdtEulerAngle[0] = np.arctan2((fSinRoll * pdtRotationMatrix[0, 2]) - (fCosRoll * pdtRotationMatrix[1, 2]),
                                  (-fSinRoll * pdtRotationMatrix[0, 1]) + (fCosRoll * pdtRotationMatrix[1, 1]))
    return pdtEulerAngle


# 将欧拉角转为旋转矩阵
def CvtEulerAngleToRotationMatrix(ptrEulerAngle):
    ptrSinAngle = np.sin(ptrEulerAngle)
    ptrCosAngle = np.cos(ptrEulerAngle)
    ptrRotationMatrix = np.zeros((3, 3))
    ptrRotationMatrix[0, 0] = ptrCosAngle[2] * ptrCosAngle[1]
    ptrRotationMatrix[0, 1] = ptrCosAngle[2] * ptrSinAngle[1] * ptrSinAngle[0] - ptrSinAngle[2] * ptrCosAngle[0]
    ptrRotationMatrix[0, 2] = ptrCosAngle[2] * ptrSinAngle[1] * ptrCosAngle[0] + ptrSinAngle[2] * ptrSinAngle[0]
    ptrRotationMatrix[1, 0] = ptrSinAngle[2] * ptrCosAngle[1]
    ptrRotationMatrix[1, 1] = ptrSinAngle[2] * ptrSinAngle[1] * ptrSinAngle[0] + ptrCosAngle[2] * ptrCosAngle[0]
    ptrRotationMatrix[1, 2] = ptrSinAngle[2] * ptrSinAngle[1] * ptrCosAngle[0] - ptrCosAngle[2] * ptrSinAngle[0]
    ptrRotationMatrix[2, 0] = -ptrSinAngle[1]
    ptrRotationMatrix[2, 1] = ptrCosAngle[1] * ptrSinAngle[0]
    ptrRotationMatrix[2, 2] = ptrCosAngle[1] * ptrCosAngle[0]
    return ptrRotationMatrix


# 坐标转换为齐次变换矩阵,(x,y,z,rx,ry,rz)单位rad
def Transformation_matrix(coord):
    position_robot = coord[:3]
    pose_robot = coord[3:]
    # 将欧拉角转为旋转矩阵
    RBT = CvtEulerAngleToRotationMatrix(pose_robot)
    PBT = np.array([[position_robot[0]],
                    [position_robot[1]],
                    [position_robot[2]]])
    temp = np.concatenate((RBT, PBT), axis=1)
    array_1x4 = np.array([[0, 0, 0, 1]])
    # 将两个数组按行拼接起来
    matrix = np.concatenate((temp, array_1x4), axis=0)
    return matrix

机械臂抓取

我们来控制机械臂的双臂,会使用到pymycobot库当中的Mercury,我们为了能够直观明了,每一条手臂控制的时候都需要创建一个对象。

from pymycobot import Mercury

ml = Mercury('/dev/left_arm')
mr = Mercury('/dev/right_arm')

控制机械臂末端运动到coords的坐标。
send_base_coords(coords, speed)
功能::控制机械臂末端运动到指定坐标
参数:
coords: : 坐标值列表 [x,y,z,rx,ry,rz],length6
速度(int): 1 ~ 100

下面是识别目标物体进行抓取的代码。

if __name__ == "__main__":
    # 设置摄像头id                  
    camera = UVCCamera(5, mtx, dist)
    # 打开摄像头
    camera.capture()
    # 设置左臂观察点
    origin_anglesL = [-44.24, 15.56, 0.0, -102.59, 65.28, 52.06, 23.49]
    # 设置夹爪运动模式
    ml.set_gripper_mode(0)
    # 设置工具坐标系
    ml.set_tool_reference([0, 0, Tool_LEN, 0, 0, 0])
    # 将末端坐标系设置为工具        
    ml.set_end_type(1)
    # 设置移动速度                 
    sp = 40
    # 移动到观测点                  
    ml.send_angles(origin_anglesL, sp)
    # 等待机械臂运动结束    
    waitl()
    # 刷新相机界面  
    camera.update_frame()
    # 获取当前帧
    frame = camera.color_frame()
    # 获取画面中二维码的角度和id
    (corners, ids, rejected_corners) = stag.detectMarkers(frame, 11)
    # 获取物的坐标(相机系)
    marker_pos_pack = calc_markers_base_position(corners, ids, MARKER_SIZE, mtx, dist)
    # 获取机械臂当前坐标
    cur_coords = np.array(ml.get_base_coords())
    # 将角度值转为弧度值       
    cur_bcl = cur_coords.copy()
    cur_bcl[-3:] *= (np.pi / 180)
    # 通过矩阵变化将物体坐标(相机系)转成(基坐标系)
    fact_bcl = Eyes_in_hand_left(cur_bcl, marker_pos_pack)
    target_coords = cur_coords.copy()
    target_coords[0] = fact_bcl[0]
    target_coords[1] = fact_bcl[1]
    target_coords[2] = fact_bcl[2] + 50
    # 机械臂移动到二维码上方
    ml.send_base_coords(target_coords, 30)
    # 等待机械臂运动结束
    waitl()
    # 打开夹爪              
    ml.set_gripper_value(100, 100)
    # 机械臂沿z轴向下移动
    ml.send_base_coord(3, fact_bcl[2], 10)
    # 等待机械臂运动结束
    waitl()
    # 闭合夹爪                                                        
    ml.set_gripper_value(20, 100)

    # 等待夹爪闭合       
    time.sleep(2)

    # 抬起夹爪
    ml.send_base_coord(3, fact_bcl[2] + 50, 10)

单独启动左手的demo

下面是单独启动右手的demo。

总结

如果拥有一台Mercury X1你会用他来做些什么呢?发挥他人形机器人最关键的特性,如果你有什么好的想法,想要实现的欢迎在下方留言和我们沟通,你的点赞和留言是对我们最大的支持!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2046329.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

比例PQ阀信号放大器的选择

比例PQ阀信号放大器的选择时,需要考虑一系列的因素以确保放大器能精确匹配比例阀的需求,保障液压系统的高效和稳定运行。根据所控制的比例阀类型,选择与之兼容的放大器型号。如各厂商不带反馈比例方向阀、比例溢流阀、比例减压阀等均可用BEUE…

RabbitMQ 集群部署方案

RabbitMQ 一、安装 RabbitMQ二、更改配置文件三、配置集群四、测试 环境准备:三台服务器,系统是 CentOS7IP地址分别是: rabbitmq1:192.168.152.71rabbitmq2:192.168.152.72rabbitmq3:192.168.152.73 一、…

【一键操作】【包运行及安装教程】2024数学建模国赛(高教社杯)Latex论文模板

数学建模国赛创办于1992年,每年一届,是首批列入“高校学科竞赛排行榜”的19项竞赛之一。 作为一个重量级的赛事,一次参赛将众生受益,所以相信很多同学都在为了国奖而努力,所以针对大家的参赛论文,我们之前分…

LVS集群的NAT模式和DR模式

LVS简介 LVS(Linux Virtual Server)是一个用于负载均衡的开源软件项目,旨在通过集群技术实现高性能、高可用的服务器系统。它运行在Linux操作系统上,并且可以利用内核级的资源来提高性能和稳定性。 LVS 体系结构 LVS架构 主要…

Redis远程字典服务器(7)—— set类型详解

目录 一,基本情况 二,常用命令 2.1 sadd 2.2 smembers,sismember 2.3 spop,srandmember 2.3 smove,srem 2.4 sinter,sinterstore求交集 2.5 sunion,sunionstore求并集 2.6 sdiff&#…

Mysql视图整理

理论 初级语法及操作 操作基于navicat视图化,其他管理工具基本类似 参考即可 这里附上官网免费版下载链接:Navicat Premium Lite | 简单的数据库管理和开发工具 首先:选择选中数据库--》最上面的视图--》新建视图--》 我们可以看到这里&a…

three.js 几何体、材质和网格模型

场景Scene、相机Camera、渲染器Renderer初始化完成之后,可以向场景中添加一个简单的模型进行展示。在此之前需要了解三个概念:几何体、材质、网格模型。 几何体:表示物体的几何形状。材质:表示物体的外观效果。网格模型&#xff…

springboot的学习(一):springboot的基础

简介 springboot的基础的知识点的学习总结 springboot 设计目的是为了简化spring应用的初始搭建和开发过程。 简单例子 new project,一般用这个阿里的地址:https://start.aliyun.com/ 点击next,选择jdk版本 点击next,选择模…

88.SAPUI5 Model Binding的问题-在view更改数据,model却不变

目录 1.背景 2.sap.ui.model.BindingMode sap.ui.model.BindingMode.OneWay sap.ui.model.BindingMode.TwoWay 3.oModel.setDefaultBindingMode 方法说明 execOneWay方法 execTwoWay方法 1.背景 在做一个UI5项目,后台读取sap.ui.model.Model后,把…

Vuex 深度解析 | 面试常问问题案例

Vuex 深度解析 | 面试常问问题案例 Vuex 是 Vue.js 应用程序的状态管理模式和库。它为 Vue.js 应用程序提供了一个集中存储所有组件的共享状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。接下来,我们将深入探讨 Vuex 的核心概念、使用方式、AP…

项目管理高效秘诀:优选软件大公开

国内外主流的 10 款项目管理系统对比:PingCode、Worktile、Asana、Trello、ClickUp、Zoho Projects、Hive、Teambition、飞书、Tapd。 在寻找完美的项目管理工具时,许多团队都面临一个共同的问题:除了已知的Worktile之外,还有哪些…

“从创建到管理,Linux进程编程是你掌握系统资源的金钥匙!“#Linux系统编程之进程【下】

"从创建到管理,Linux进程编程是你掌握系统资源的金钥匙!"#Linux系统编程之进程【下】 前言预备知识一、 父进程等待子进程退出(一)1.1 为啥要等待子进程退出1.2 父进程等待子进程退出并收集退出状态1.3 编程验证僵尸进程…

【47 Pandas+Pyecharts | 杭州二手房数据分析可视化】

文章目录 🏳️‍🌈 1. 导入模块🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理2.1 读取数据2.2 过滤数据2.3 行政区处理2.4 地址处理2.5 房屋信息处理2.6 面积处理2.7 楼层处理2.8 年份处理2.9 房价处理2.10 删除不用的列2.11 数据类型转换2.12 查看…

【数学建模】Matlab 编程

MATLAB是美国MathWorks公司自20世纪80年代中期推出的数学软件,具有优秀的数值计算能力和卓越的数据可视化。由于Maltab编程方便,有大量内部函数和工具箱可以使用,作图也 十分方便,因此在数学实验和数学建模竞赛中,我们…

揭秘紧固件分销网络:如何成为结构安全和社会进步的关键支点?

全球产品分销的历史源远流长,早在国际贸易初期就已形成。在紧固件行业中,随着各行业对紧固件需求的不断增长,市场呈现出积极的发展趋势。紧固件在结构、机械、设备及其他众多组件中扮演着至关重要的角色,确保了整个系统的高效运行…

电子家谱族谱在线制作小程序开发

电子家谱族谱在线制作小程序开发 电子家谱在线制作小程序通常会提供一系列的功能来帮助用户创建和维护家谱。这里是一个基于市场上常见的家谱制作小程序的功能列表示例: 基本信息录入: 用户注册与登录个人信息录入(姓名、性别、出生日期、照…

隐藏你的环境文件!否则你的云存储数据可能会被盗并被勒索

网络犯罪分子正在侵入组织的云存储容器,窃取其敏感数据,并且在一些情况下,受害组织还会向他们支付费用,以确保他们不泄露或出售被盗数据。 研究人员表示:“此次活动背后的攻击者可能利用了广泛的自动化技术来成功且快…

车载网络测试实操源码_使用CAPL脚本对CAN总线上的错误帧进行实时监控

系列文章目录 车载网络测试实操源码_使用CAPL脚本解析hex、S19、vbf文件 车载网络测试实操源码_使用CAPL脚本对CAN报文的Counter、CRC、周期、错误帧进行实时监控 车载网络测试实操源码_使用CAPL脚本模拟发送符合协议要求(Counter和CRC)的CAN报文 车载网络测试实操源码_使用CA…

企业办公室电脑监控软件有什么好用的推荐(闭眼也可入手)

“工欲善其事,必先利其器。” 在今日之商业战场,企业之兴衰,不仅关乎战略眼光与市场布局,更在于内部管理之精细与效率。 信息技术的飞速发展,企业办公室电脑监控软件应运而生,成为了现代企业管理的得力助…

OpenCV Python 图像处理入门

OpenCV入门 OpenCV:轻量、高效、开源。最广泛使用的计算机视觉工具。 下面涉及图片的读取,RGB彩色通道,区域裁剪,绘制图形和文字,均值滤波,特征提取,模板匹配,梯度算法&#xff0c…