摘要
本项目展示了使用计算机视觉和机械臂绘制肖像的完整流程。系统利用网络摄像头获取肖像图像，经过图像处理后生成路径，然后利用逆向运动学将路径转化为机械臂的运动轨迹，最终在硬件机器人上执行绘制。实验结果表明，该系统能够准确地将图像转化为机械臂的绘制路径，并实现逼真的肖像再现。
理论
该系统主要由以下几个模块组成：
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图像采集与处理：
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使用网络摄像头获取实时图像，进行灰度转换和边缘检测，生成图像的线条表示。边缘检测常用 Canny 算法，将图像转化为可供机械臂跟随的路径。
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路径规划：
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利用图像的边缘线条生成机械臂末端执行器的运动路径。路径通过计算机视觉处理模块提供的数据生成，确保路径的平滑性和连续性。
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机械臂模型与运动学计算：
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导入机械臂的 URDF 模型（统一机器人描述格式），进行运动学分析。使用逆向运动学计算机械臂各关节的位置，以跟随生成的绘制路径。
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路径执行与硬件控制：
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将生成的路径命令发送至实际机械臂。机械臂控制器通过接收路径点，进行实时控制执行，完成图像的绘制。
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实验结果
实验使用一台配备末端执行器的六自由度机械臂和网络摄像头进行。以下是实验结果的详细描述：
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图像处理效果：边缘检测算法成功将复杂的图像转换为简单的线条。
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路径跟随精度：机械臂在跟随路径时表现良好，能够准确到达计算的各个关键点。
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绘制质量：绘制的肖像线条清晰，能够逼真反映输入图像的主要特征。
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执行速度：整个绘制过程在几分钟内完成，表现出良好的实时性和稳定性。
部分代码
% 1. 从摄像头获取图像并进行处理
camera = webcam; % 打开摄像头
img = snapshot(camera); % 捕获图像
grayImg = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
edges = edge(grayImg, 'Canny'); % 边缘检测
% 2. 生成绘制路径
[pathX, pathY] = find(edges); % 获取边缘点坐标
% 3. 导入机械臂模型
robot = importrobot('robot.urdf'); % 导入机械臂 URDF 模型
ik = robotics.InverseKinematics('RigidBodyTree', robot); % 初始化逆运动学
% 4. 计算逆运动学，生成机械臂路径
targetPose = trvec2tform([pathX, pathY, zeros(size(pathX))]); % 设置目标路径
config = zeros(length(pathX), length(robot.homeConfiguration)); % 初始化配置
for i = 1:length(pathX)
config(i, :) = ik('end_effector', targetPose(:, :, i)); % 计算每个路径点的机械臂配置
end
% 5. 执行路径绘制
for i = 1:length(config)
sendRobotCommand(robot, config(i, :)); % 发送命令到硬件
end
function sendRobotCommand(robot, config)
% 发送机械臂控制命令至实际设备
disp(['Moving to: ', num2str(config)]); % 显示当前控制位置
% 此处应添加硬件控制指令
end
参考文献
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Szeliski, R. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer.
Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., & Oriolo, G. (2009). Robotics: Modelling, Planning and Control. Springer.
Corke, P. (2017). Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in MATLAB (Vol. 118). Springer.
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