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为了规避网球比赛的风险,提高效率,开发了一套基于视觉捕捉的网球自动拾取机器人系统,由移动机器人平台
搭载机械臂自由移动对散落在网球场地的网球进行侦测并拾取。采用基于ARM的硬件架构搭建移动机器人的控制系
统平台,并通过网络控制接口与机器人平台上的图像采集与识别模块实现通信;将视觉采集捕捉到的网球的位置信息传
送给控制器,控制移动机器人移动定位,机械臂配合实现网球拾取。经模拟网球场运行证明设计方案可行,视觉的引入
节省了大量的人力与时间。开发的网球自拾取机器人系统有很强的实用性,具有一定的推广意义。 相似文献
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针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在低照度情况下存在匹配特征点数目少,会丢失部分重要信息的问题,课题组提出先对图像进行预处理,即增强对比度,提高亮度,使特征信息更明显,特征点更充足,再使用SIFT算法提取特征点;针对SIFT算法因特征描述符维数过多导致耗时长,实时性差的问题,课题组提出一种新的特征点描述方式,降低了描述符维数,提高了算法运行速度;最后,针对SIFT算法匹配过程中对描述符所有维度设置统一阈值易造成误匹配的问题,课题组提出一种权重阈值的方法,对距离特征点不同位置的种子点设置不同的阈值,提高匹配正确率。实验表明:与SIFT算法以及PCA SIFT算法相比,改进的算法匹配精度提高了10%~20%;同时,匹配时间也有所提高。该算法既有效提高了匹配正确率,又缩短了算法运行时间。 相似文献
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