摘要 本文分析了人手臂关节的运动特点，据此确定了仿臂机器人自由度的分配。在分析和总结前人关于机器人运动学分析的基础上，详细地阐述了机器人建模、欧拉角选择以及运动学正反解的各种方法及其进展情况。比较了现有的计算方法的优缺点，并从中选出了一种适合本题目的一种运动学分析方法，为接下来的机器人分析计算打下基础。 关键词：四自由度 仿臂机器人 欧拉角 运动学正反解 目 录 摘要 III 目 录
1.1.1 I/O 接口 I/O 接口主要提供相机供电（默认连接 DC12V 电源）、外部触发信号输入（默认空载）、 频闪灯控制输出（默认空载）功能，MV-EM 系列采用6芯航空插头，MV-E 系列采用12芯航空 插头，具体接线请参照以下定义。 1.1.1.1 接口定义1.1.2 RJ45接口 RJ45接口主要用于输出图像采集数据以及控制信号输入，千兆以太网接口，推荐使用超五 类以上网线。 1.2 连接步骤 1. 使用超五类以上网线，一端插入相
通用数字输入信号INPUT 用户可以使用通用数字输入信号用于开关信号、传感器信号或其它信号的输入口，如：利用 通用 INPUT 信号定义为伺服电机驱动器的 RDY（准备好）信号。 通用数字输入信号、引脚号和轴号对照如表 5-9 所示：通用数字输入信号输入原理图如图 5-11 所示：通用数字输出信号OUT 用户可以使用通用数字输出信号用于控制继电器、电磁阀或其它设备的输出口。OUT1-OUT12 可设置上电初始电平。OUT13-OUT20 上电初始电平为高。信号、
这篇基恩士的官方文档介绍了怎么挑选相机，还是有一定参考价值。视觉系统所使用的相机种类大致可分为以下几种。根据用途，从中选择可获取最佳图像的相机。视觉系统所使用的 CCD 拍摄元件是以格子状排列的较小像素的集合体。在作为标准型经常使用的 31 万像素 CCD 中，存在称为高像素型的 200 至 2100 万像素 CCD。但是，如何区分使用该像素数的差异呢？一般从 “视野尺寸” 和 “像素分辨率” 两点来选择相机。“视野尺寸” 在拍摄检测目标物的范围内，可通过要使用的镜头进行变更。此外，“像素分辨率
随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景 建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？ 深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体并记录下来，但是其所记录的数据不包含这些物体距离相机的距离。仅仅能通过图像的语义分析来判断哪些物体离我们比
RGBD深度相机是近几年兴起的新技术，从功能上来讲，就是在RGB普通摄像头的功能上添加了一个深度测量，从实现这个功能的技术层面去分析，那么有以下几种主流方案：双目，结构光，TOF三种主要技术。RGB双目的测距方式是被动式测距，其工双目匹配，三角测量，RGB双目受基线限制，中距；
其分辨率中高，精度：双目是0.01mm--1mm；显示的画面帧率较低，约在几十HZ；
抗光照强，功耗方面还是相对比较低的，因为是纯软件；
软件比较复杂，硬件成本较低，对户外具有良好的适用性，基本不影响使用效果，
上一节呢，我们利用openni2获得了彩色图像和深度图像，这一节我们用openni2的转换函数将深度数据转换为三维点云，然后用彩色数据作为纹理将点云用opengl画出来。首先介绍CoordinateConverter::convertDepthToWorld(const VideoStream& depthStream, int depthX, int depthY, DepthPixel depthZ, float* pWorldX, float* pWorldY, float* pW
相机标定原理学习2020-05-19 17:36:25
一.总体原理：摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。[1]基本的坐标系：世界坐标系；相机坐标系；成像平面坐标系；像素坐标系[2]一般来说，标定的过程分为两个部分：第一步是从世界坐标系转换为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括R，t（相机外参）等参数；第二部是从相机坐标系转为成像平面坐标系（像素坐标系），这一步是三维点到二维点的转换，包括K（相机内参）等参数；投影矩阵 ： P=K [
新项目是3D重建，最近都在查资料看论文，关于生成3D点云，特征检测，点云匹配，曲面重建等等。有篇知乎写得不错，讲了实现3D重建的相关体系和方法。不过我也是从那里面得到了启发，方法和里面也不太相同，因为里面主要是多幅2D图像三维重建和单目三维重建，他们都没有深度信息而是通过SFM等一些算法计算出景深。而我使用的是RGBD传感器如kinect，xtion。所以我关注与3D特征检测匹配等。大家可以看看微软的KinectFusion和PCL的kinfu以及MIT的Kintinuous。关于PCL，相信能
一、特征提取Feature Extraction：· SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]· PCA-SIFT [2] [Project]· &nbs