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{"title":"视觉辅助定位使用点云压缩和RGB-D摄像机的机器人机械手","authors":"Estefan Iván Cisternas Velásquez, Julio Andrés del Río Caldumbide, Alvaro Javier Prado Romo, Oswaldo Aníbal Menéndez Granizo","doi":"10.4067/s0718-33052023000100216","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Durante la última década, se ha logrado la optimización de un conjunto masivo de tareas industriales aprovechando la precisión de los manipuladores robóticos. Si bien la nueva era de los manipuladores robóticos presenta herramientas de alta tecnologÃa para solucionar problemas de posicionamiento y seguimiento, la actualización de las unidades más antiguas es un desafÃo importante debido a la incompatibilidad de hardware, mecanismos obsoletos y restricciones de operación. Este trabajo introduce un nuevo sistema de ayuda visual para determinar la postura y orientación, es decir, pose de un manipulador robótico utilizando un arreglo de dos cámaras estéreo. El sistema de posicionamiento visual calcula la posición del efector final a partir de la nube de puntos completa adquirida por el arreglo de cámaras y el modelo inverso del robot. Las nubes de puntos son fusionadas utilizando el algoritmo de Iterative Closest Point. Un detector de color amarillo detecta los puntos relacionados con el efector final. Finalmente, la posición del efector final se calcula con un estimador Media. Los resultados experimentales muestran que el dispositivo propuesto puede estimar la posición relativa del efector final respecto de la base del brazo robótico con errores aproximados de posicionamiento longitudinal, lateral y vertical de 19.6%, 15,7% y 9,2%, respectivamente.","PeriodicalId":40015,"journal":{"name":"Ingeniare","volume":"62 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Posicionamiento de ayuda visual utilizando compresión de nube de puntos y cámaras RGB-D para manipuladores robóticos\",\"authors\":\"Estefan Iván Cisternas Velásquez, Julio Andrés del Río Caldumbide, Alvaro Javier Prado Romo, Oswaldo Aníbal Menéndez Granizo\",\"doi\":\"10.4067/s0718-33052023000100216\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Durante la última década, se ha logrado la optimización de un conjunto masivo de tareas industriales aprovechando la precisión de los manipuladores robóticos. Si bien la nueva era de los manipuladores robóticos presenta herramientas de alta tecnologÃa para solucionar problemas de posicionamiento y seguimiento, la actualización de las unidades más antiguas es un desafÃo importante debido a la incompatibilidad de hardware, mecanismos obsoletos y restricciones de operación. Este trabajo introduce un nuevo sistema de ayuda visual para determinar la postura y orientación, es decir, pose de un manipulador robótico utilizando un arreglo de dos cámaras estéreo. El sistema de posicionamiento visual calcula la posición del efector final a partir de la nube de puntos completa adquirida por el arreglo de cámaras y el modelo inverso del robot. Las nubes de puntos son fusionadas utilizando el algoritmo de Iterative Closest Point. Un detector de color amarillo detecta los puntos relacionados con el efector final. Finalmente, la posición del efector final se calcula con un estimador Media. Los resultados experimentales muestran que el dispositivo propuesto puede estimar la posición relativa del efector final respecto de la base del brazo robótico con errores aproximados de posicionamiento longitudinal, lateral y vertical de 19.6%, 15,7% y 9,2%, respectivamente.\",\"PeriodicalId\":40015,\"journal\":{\"name\":\"Ingeniare\",\"volume\":\"62 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-09-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Ingeniare\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.4067/s0718-33052023000100216\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"Engineering\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ingeniare","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.4067/s0718-33052023000100216","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"Engineering","Score":null,"Total":0}
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摘要
期间última dé每,达到了optimizaciÃn³一整套行业大规模任务利用precisiÃn³操作人员抢劫óticos。虽然操作人员的新时代罗伯óticos介绍工具高tecnologÃ- a来解决定位问题和后续行动,actualización mÃ单位老¡s是一个渴望同样Ã,重要原因是硬件解码,限制和过期机制operaciÃn³。这个工作引入了一种新的视觉辅助系统来确定立场和orientaciÃn³,也就是说,姿态存在抢劫ótico使用两个安排cá黑帮esté犯人。视觉定位系统计算posición点最后efector云起全部解决收购,因此cá黑帮和机器人逆模型。点云使用迭代最近点算法合并。一个黄色的探测器检测到与末端执行器相关的点。最后,posición最后efector估计平均估计。实验结果表明,拟议设备可以估计posición efector相对基础方面最终挽手抢劫ótico与纵向、横向和纵向定位错误预估分别为19.6%、15.7%和9.2%。
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Posicionamiento de ayuda visual utilizando compresión de nube de puntos y cámaras RGB-D para manipuladores robóticos
Durante la última década, se ha logrado la optimización de un conjunto masivo de tareas industriales aprovechando la precisión de los manipuladores robóticos. Si bien la nueva era de los manipuladores robóticos presenta herramientas de alta tecnologÃa para solucionar problemas de posicionamiento y seguimiento, la actualización de las unidades más antiguas es un desafÃo importante debido a la incompatibilidad de hardware, mecanismos obsoletos y restricciones de operación. Este trabajo introduce un nuevo sistema de ayuda visual para determinar la postura y orientación, es decir, pose de un manipulador robótico utilizando un arreglo de dos cámaras estéreo. El sistema de posicionamiento visual calcula la posición del efector final a partir de la nube de puntos completa adquirida por el arreglo de cámaras y el modelo inverso del robot. Las nubes de puntos son fusionadas utilizando el algoritmo de Iterative Closest Point. Un detector de color amarillo detecta los puntos relacionados con el efector final. Finalmente, la posición del efector final se calcula con un estimador Media. Los resultados experimentales muestran que el dispositivo propuesto puede estimar la posición relativa del efector final respecto de la base del brazo robótico con errores aproximados de posicionamiento longitudinal, lateral y vertical de 19.6%, 15,7% y 9,2%, respectivamente.