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公开(公告)号：CN110992422B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN201911063614.3
申请日：2019-11-04
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/70
Abstract: 一种基于3D视觉的药盒姿态估计方法，通过将药盒的识别、定位和姿态估计分步进行，首先通过YOLOv3卷积神经网络训练PASCAL VOC数据集，实现对药盒的识别和定位，通过药盒的定位信息分割出单个药盒进行特征匹配和单应矩阵求取，由单应矩阵得到药盒四个角点坐标，求其在相机坐标系下的坐标信息，并结合药盒四个角点的固有平齐关系建立药盒坐标系，最后转换药盒坐标系到相机坐标系获得药盒姿态估计信息。本发明实现了多个药盒的快速精确定位。
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公开(公告)号：CN110992422A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911063614.3
申请日：2019-11-04
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/70
Abstract: 一种基于3D视觉的药盒姿态估计方法，通过将药盒的识别、定位和姿态估计分步进行，首先通过YOLOv3卷积神经网络训练PASCAL VOC数据集，实现对药盒的识别和定位，通过药盒的定位信息分割出单个药盒进行特征匹配和单应矩阵求取，由单应矩阵得到药盒四个角点坐标，求其在相机坐标系下的坐标信息，并结合药盒四个角点的固有平齐关系建立药盒坐标系，最后转换药盒坐标系到相机坐标系获得药盒姿态估计信息。本发明实现了多个药盒的快速精确定位。
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公开(公告)号：CN110434851A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910548364.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种5自由度机械臂逆运动学求解方法，包括以下步骤：1)根据机械臂D-H参数建立正运动学模型；2)建立机械臂末端位姿误差函数模型；3)基于进化策略算法最小化末端位姿误差函数；4)迭代机械臂逆运动学方程至误差函数允许误差内；5)若迭代结束，误差函数仍未收敛至零或允许误差内，则返回步骤2)中更换初始关节值，重新计算。本发明提供了一种可以有效解决机械臂逆运动学迭代求解时，雅克比矩阵不满秩导致机械臂逆运动学无解的情况。该机械臂逆运动学求解方法具有较快的速度和极高的精度。
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公开(公告)号：CN110434851B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910548364.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种5自由度机械臂逆运动学求解方法，包括以下步骤：1)根据机械臂D‑H参数建立正运动学模型；2)建立机械臂末端位姿误差函数模型；3)基于进化策略算法最小化末端位姿误差函数；4)迭代机械臂逆运动学方程至误差函数允许误差内；5)若迭代结束，误差函数仍未收敛至零或允许误差内，则返回步骤2)中更换初始关节值，重新计算。本发明提供了一种可以有效解决机械臂逆运动学迭代求解时，雅克比矩阵不满秩导致机械臂逆运动学无解的情况。该机械臂逆运动学求解方法具有较快的速度和极高的精度。
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