20、机器人视觉与ROS 2技术详解

机器人视觉与ROS 2技术详解

1. 基于视觉的机械臂抓取

1.1 深度相机

深度相机是基于视觉的机械臂抓取系统中的重要组成部分，主要包括双目相机和RGB - D相机。
- 双目和RGB - D相机 ：双目相机通过两个摄像头模拟人眼的视觉原理，利用视差计算物体的深度信息；RGB - D相机则可以直接获取彩色图像和深度图像。
- 双目相机模型和RGB - D相机模型 ：双目相机模型需要考虑相机的内参、外参等参数，通过这些参数可以将图像坐标转换为世界坐标；RGB - D相机模型也有其特定的参数和转换关系，用于准确获取物体的位置和深度信息。

1.2 基于深度学习的目标识别

深度学习在目标识别领域发挥着重要作用，主要包括基于卷积神经网络的目标识别和常见的深度学习框架。
- 基于卷积神经网络的目标识别 ：卷积神经网络（CNN）通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动提取图像的特征，从而实现目标识别。常见的CNN模型有AlexNet、VGG、ResNet等。
- 常见的深度学习框架 ：如TensorFlow、PyTorch等，这些框架提供了丰富的工具和函数，方便开发者进行模型的训练和部署。

1.3 手眼标定原理和步骤

手眼标定是为了建立机械臂坐标系和相机坐标系之间的转换关系，其原理是通过已知的机械臂运动和相机观测数据，求解出两者之间的变换矩阵。具体步骤如下：
1. 准备标定板，将其放置在相机和机械臂都能观测到的位置。