高精度定位工程详解

样例场景背景描述

汽车装配中存在轮毂定位、轮胎拧紧和齿轮箱装配等多个对位置精度要求较高的过程。传统的自动化生产流程无法为机器人提供物体的准确的位置信息，需要人为干预，因此效率较低。 为解决这一问题，提出了视觉识别结果和模板文件多次匹配的3D视觉定位技术，精准获取物体的三维姿态和位置信息，提高了高精度装配过程的效率。

视觉定位思路

高精度定位工程的流程如图1所示。

图1 高精度定位工程流程

视觉流程

根据上述思路，设计由从相机获取图像、点云预处理、滤除点数超限的点云、3D匹配（高精度）、位姿变换和输出六个主要部分组成的视觉工程。 如下图2所示。各部分组成和作用将在下文进行讲解。

图2 高精度定位视觉工程

相关步骤详解

从相机获取图像

该步骤用于实现与相机的通信，可以获得场景的彩色图像及其深度图，为后续的视觉计算提供数据。详细解释请参考 从相机获取图像。

点云预处理

使用场景的彩色图像及其深度图生成点云，去除干扰，得到在感兴趣区域内的点云，加快后续计算速度。详细解释请参考 点云预处理， 结果如下图3所示（左图为原始点云，右图为预处理后点云）。

图3 点云预处理结果

滤除点数超限的点云

设置点云中点的数量，去除不符合要求的点云，加快后续计算速度，详细解释请参考 滤除点数超限的点云。

3D匹配（高精度）

采用粗匹配和两次精匹配的组合，得到精确的位姿列表，详细解释请参考 3D匹配（高精度）。

3D粗匹配结果如下图4所示（左图为正视图，右图为侧视图），白色部分为场景点云，红色部分为匹配结果，两者不能完全重合，说明存在较大误差。将此结果经过两次“3D精匹配”，最终结果 如图5所示（左图为正视图，右图为侧视图），此时场景点云和匹配结果几乎完全重合，此时结合模板文件中设置的抓取点，可以计算出精确的实际抓取点。

图4 3D粗匹配结果

图5 3D匹配（高精度）结果

位姿变换

将得到的位姿列表从相机坐标系转换到机器人坐标系，详细解释请参考 位姿变换

输出

将机器人坐标系下的位姿列表发送到服务器，详细解释请参考 输出。