UFACTOR(深圳市众为创造科技有限公司)机械臂视觉演示

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UFACTOR视觉演示

项目概述

ufactory_vision 是一个基于 UFACTORY(深圳市众为创造科技有限公司) 机械臂的视觉抓取演示项目。用户可以通过本项目快速实现基于视觉的物体检测和抓取。

硬件要求

示例脚本的硬件配置

机械臂型号相机型号末端执行器
xArm 5/6/7或850Intel Realsense D435/D555 或 Luxonis OAK-D-Pro-PoEUFACTORY 机械爪G1/G2
Lite 6Intel Realsense D435 或 Luxonis OAK-D-Pro-PoELite 6 真空吸头
  • 基于 Intel Realsense D435 相机的配置:Readme
  • 基于 Intel Realsense D555 相机的配置:Readme
  • 基于 Luxonis OAK-D-Pro-PoE 相机的配置:Readme

视频演示

  • 定制850(1000M内置网线) + Realsense D555 + 内部网线走线 + UFACTORY 机械爪G2
    在这里插入图片描述
  • xArm6 + Realsense D435 + 外部USB走线 + UFACTORY 机械爪G1
    在这里插入图片描述
  • Lite6 + Luxonis OAK-D-Pro-PoE + 外部网线走线 + 真空吸头
    在这里插入图片描述

许可证

本项目采用 BSD 3-Clause 许可证。详情请查看LICENSE文件。

致谢

我们的演示项目基于以下开源项目构建:

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<think>嗯,用户想了解机械通过视觉进行物体夹取的技术实现方案。首先,我需要回顾一下相关的知识,并结合提供的引用内容来构建一个全面的回答。 根据引用[1]中的信息,机械的设计需要考虑工作范围和结构,比如长和旋转范围,以确保分拣任务的有效性。机械的工作空间三维图显示,底座限制影响了运动范围,但基本满足需求。这可能意味着在实现视觉夹取时,需要先确定机械的工作空间是否适合目标物体的位置和尺寸。 引用[2]提到夹取策略需要根据目标位姿与当前位姿的偏差来调整,使用JAKA-Zu3机械,并设计了特定的夹具。这里的关键点包括视觉系统的选择(如RGB-D摄像头)、坐标系的标定,以及运动规划算法。另外,夹具的设计也要适应实验平台的空间和摄像头的识别范围。 接下来,我需要将技术实现方案分为几个步骤。首先是视觉感知部分,包括目标检测和定位。可能需要使用深度学习模型如YOLO或Mask R-CNN进行物体识别,然后通过相机标定和坐标转换将位置信息转换到机械的坐标系中。这部分需要确保标定的准确性,可能需要手眼标定技术。 然后是运动规划与控制,涉及逆运动学求解路径规划,如RRT或A*算法,以及轨迹插值保证平滑运动。引用[2]提到夹取策略需要安全、准确、快速,所以运动规划要考虑避障和实时调整。 夹具设计部分,引用[2]提到使用绳驱长杆夹具,这可能适用于狭窄空间。需要根据物体特性选择合适的夹具类型,比如电磁吸盘或气动夹爪,并设计夹取动作的力度控制,避免损坏物体。 系统集成与调试需要软硬件协同,如ROS框架的应用,以及多传感器同步处理。实时性也很重要,可能需要优化算法或使用更高效的硬件。 在实施流程中,硬件选型要考虑机械负载和精度,视觉传感器的分辨率和帧率,夹具的适配性。软件部分需要处理图像识别算法和运动控制的结合。调试阶段要测试标定精度和夹取成功率,可能需要多次迭代优化。 用户可能还关心如何选择适合的相机和机械型号,如何处理动态环境中的目标,或者如何提高夹取的精度和速度。此外,可能想知道常见的挑战,比如光照变化对视觉系统的影响,或者如何解决机械与相机之间的延迟问题。需要确保回答覆盖这些方面,并提供实用的建议,比如使用高精度工业相机或增加环境光照控制。</think>### 机械视觉夹取技术实现方案 #### 一、核心技术模块 1. **视觉感知系统** - **目标检测与定位**:使用RGB-D摄像头(如Intel RealSense或Azure Kinect)获取目标物体的三维坐标。通过深度学习模型(如YOLOv5、Mask R-CNN)实现物体识别与分割,结合点云处理技术(PCL库或Open3D)计算物体位姿[^2]。 - **坐标系标定**:需完成相机坐标系到机械基坐标系的标定(手眼标定),常用方法包括Tsai-Lenz算法或棋盘格标定法,误差需控制在$±1mm$以内[^1]。 2. **运动规划与控制** - **逆运动学求解**:根据目标位姿计算机械各关节角度。以六轴机械为例,需解算方程: $$ \theta_i = f^{-1}(x,y,z,\alpha,\beta,\gamma) $$ - **路径规划算法**:采用RRT*(快速扩展随机树)或A*算法实现避障轨迹规划,使用五次多项式插值保证运动平滑性。 3. **夹具设计** - 根据引用[2]的案例,可设计绳驱长杆夹具,末端执行器可选: - 电磁吸盘(金属物体) - 气动两指/三指夹爪(通用物体) - 真空吸盘(平整表面物体) - 夹取力度通过力传感器反馈控制,防止物体损坏。 #### 二、系统实施流程 1. **硬件搭建** - 机械选型:建议负载≥3kg,重复定位精度≤0.1mm(如JAKA Zu系列) - 视觉系统配置:建议相机帧率≥30fps,深度分辨率1280×720 - 末端工具:根据物体特性定制夹具(参考引用[2]的绳驱结构) 2. **软件开发** ```python # 典型控制伪代码 def vision_grasping(): while True: rgb, depth = camera.capture() # 获取图像 bbox = yolo.detect(rgb) # 目标检测 point_cloud = compute_3d_coord(depth, bbox) # 三维坐标计算 target_pose = coordinate_transform(point_cloud) # 坐标变换 joint_angles = inverse_kinematics(target_pose) # 逆运动学 trajectory = plan_path(current_pose, joint_angles) # 轨迹规划 arm.execute(trajectory) # 执行运动 if force_sensor.read() > threshold: # 力反馈 break ``` 3. **系统调试** - 手眼标定验证:使用标定板重复定位误差测试 - 夹取成功率测试:建议进行≥200次重复实验 - 实时性优化:通过ROS节点并行处理视觉与运动控制(参考引用[1]的机械控制架构) #### 三、关键参数设计 | 参数项 | 推荐值范围 | 说明 | |----------------|------------------|--------------------------| | 定位精度 | 0.5-1mm | 决定夹取成功率 | | 响应延迟 | <500ms | 包含视觉处理+运动规划 | | 夹持力 | 5-20N | 根据物体重量调整 | | 工作距离 | 500-1500mm | 匹配机械长[^1] | #### 四、典型问题解决方案 1. **目标遮挡处理**:采用多视角融合技术,通过机械带动相机进行主动观测 2. **反光物体识别**:使用偏振滤镜+多光谱成像增强特征提取 3. **动态目标追踪**:结合卡尔曼滤波预测运动轨迹(状态方程:$x_{k+1}=Ax_k+Bu_k+w_k$)
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