ZIP基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统：上位机软件算法与下位机控制实现,基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统：上位机软件算法与下位机控制实现,KinectV2+机械臂实现目标抓取 4.83MB

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机械臂实现目标抓取上位机 大约有10个文件
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资源介绍:

基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统：上位机软件算法与下位机控制实现,基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统：上位机软件算法与下位机控制实现,KinectV2+机械臂实现目标抓取上位机和下位机软件。 上位机软件通过vs2019+qt5通过C++语言编写。 上夜机运行特征点检测算法，获取目标图像，图像配准，目标位置计算，相机内参和手眼标定数据结果，逆运动学求解，串口通信。 以上内容和算法均可以自行修改。 下位机通过stm32接收上位机逆解结果控制机械臂抓取。 ,核心关键词： KinectV2; 机械臂; 目标抓取; 上位机软件; 下位机软件; vs2019; qt5; C++语言; 特征点检测算法; 图像配准; 目标位置计算; 相机内参; 手眼标定; 逆运动学求解; 串口通信; stm32; 机械臂抓取。,KinectV2与机械臂协同：上位机软件C++算法设计与下位机STM32抓取控制
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90430015/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90430015/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**KinectV2<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">与机械臂实现目标抓取技术分析</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着科技的飞速发展，<span class="_ _1"></span>机械臂技术的进步为我们实现复杂物体的抓取提供了强大的技术支持。</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在这个背景下，<span class="_ _2"></span><span class="ff1">KinectV2<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">技术以其独特的感知能力，<span class="_ _2"></span>使得通过机械臂实现目标抓取成为可能。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本博客<span class="_ _3"></span>将围绕<span class="_ _3"></span>这一主<span class="_ _3"></span>题，详<span class="_ _3"></span>细介绍<span class="_ _3"></span>如何通<span class="_ _3"></span>过上位<span class="_ _3"></span>机和下<span class="_ _3"></span>位机软件<span class="_ _3"></span>实现<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">KinectV2<span class="_"> </span></span>与机<span class="_ _3"></span>械臂的</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">配合使用，进行目标抓取的相关技术分析。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、上位机软件概述</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">上位机软件是整个系统运行的核心，采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">vs2019<span class="_ _0"> </span></span>作为开发环境，<span class="_ _4"></span>使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Qt5<span class="_ _0"> </span></span>作为图形界面开</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">发框架<span class="_ _3"></span>。在<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">C++<span class="_ _3"></span></span>语言的<span class="_ _3"></span>基础<span class="_ _3"></span>上，实<span class="_ _3"></span>现了特<span class="_ _3"></span>征点检<span class="_ _3"></span>测算法<span class="_ _3"></span>、目<span class="_ _3"></span>标图像<span class="_ _3"></span>获取、<span class="_ _3"></span>图像配<span class="_ _3"></span>准、<span class="_ _3"></span>目标</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">位置计算、<span class="_ _5"></span>相机内参和手眼标定数据结果获取、<span class="_ _5"></span>逆运动学求解以及串口通信等功能。<span class="_ _5"></span>这些功</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能均可以自行修改以满足不同的需求。</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、特征点检测算法</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在上位机软件中，<span class="_ _5"></span>特征点检测算法用于获取目标图像。<span class="_ _5"></span>该算法通过分析图像中的特征点，<span class="_ _5"></span>实</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现对目标的准确识别和定位。<span class="_ _5"></span>特征点的获取可以通过多种方式实现，<span class="_ _5"></span>如角点检测、<span class="_ _5"></span>边缘检测</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">等。<span class="_ _6"></span>在获取到特征点后，<span class="_ _6"></span>需要进行图像配准，<span class="_ _6"></span>将不同视角下的目标图像进行对齐，<span class="_ _6"></span>以便后续</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的目标位置计算。</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、图像配准</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">图像<span class="_ _3"></span>配准<span class="_ _3"></span>是获<span class="_ _3"></span>取目<span class="_ _3"></span>标位<span class="_ _3"></span>置<span class="_ _3"></span>的关<span class="_ _3"></span>键步<span class="_ _3"></span>骤。<span class="_ _3"></span>在上<span class="_ _3"></span>位机<span class="_ _3"></span>软<span class="_ _3"></span>件中<span class="_ _3"></span>，可<span class="_ _3"></span>以通<span class="_ _3"></span>过多<span class="_ _3"></span>种方<span class="_ _3"></span>法进<span class="_ _3"></span>行<span class="_ _3"></span>图像<span class="_ _3"></span>配准<span class="_ _3"></span>，</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">如基于特征点的匹配、<span class="_ _5"></span>基于区域的匹配等。<span class="_ _5"></span>通过配准算法，<span class="_ _5"></span>可以将不同视角下的目标图像进</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">行对齐，得到准确的图像坐标系。</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、目标位置计算</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在获取到目标图像和配准后的图像坐标系后，<span class="_ _5"></span>可以进行目标位置的计算。<span class="_ _5"></span>具体来说，<span class="_ _5"></span>可以通</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">过相机内参和手眼标定数据结果，<span class="_ _7"></span>计算出目标在图像中的位置。<span class="_ _7"></span>相机内参包括相机的内部参</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数和畸变系数等，<span class="_ _7"></span>可以通过相机标定等方式获取。<span class="_ _7"></span>手眼标定数据结果则是根据手眼的位置关</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">系确定的参数。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六、逆运动学求解</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在获取到目标位置后，<span class="_ _2"></span>需要进行逆运动学求解。<span class="_ _2"></span>逆运动学求解是指根据机械臂的运动学原理，</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">求解出机械臂末端执行器相对于初始位置的变换关系。<span class="_ _7"></span>这一过程可以通过解析法、<span class="_ _7"></span>数值法等</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方式进行求解。求解出的结果可以用于控制机械臂进行抓取操作。</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">七、串口通信</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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