基于ROS的视觉机械臂系统综合设计与实现

智能机器人设计与实践
|-- Calibration_Coordinates.txt   # 储存机械臂校准坐标的文件
|-- Calibration_Results.npz       # 摄像头标定结果参数的文件
|-- Camera_Calibration.py         # 摄像头标定的代码文件
|-- Coordinate_Transformation.py  # 机械臂的坐标校准与给定坐标准换的代码文件
|-- Goal.cpp                      # dobot机械臂执行功能指令的代码文件
|-- Main.py                       # 物块坐标捕获并转换为机械臂坐标并实现功能的代码文件
|-- Target_Coordinates            # 内含物块的机械臂坐标与功能标定
|-- run.sh                        # 起始运行文件
|-- ReadMe.md                     # 阅读文档
`-- Appendix
    |-- test.jpg
    |-- Calibration_board.pdf
    `-- Coordinate_paper.pdf

1 directory, 12 files

项目说明

• 基于Systemback制作的配置好此项目的映像链接 - ISO映像文件(默认密码：0)
• 手动配置请于releases中下载dobot_ws.zip与ROS_CV_CODE.zip复制到Ubuntu中并配置好
• 开源协议 - The Apache License 2.0
• 贡献者 - Contribute

一、摄像头标定方案

• Camera_Calibration.py：在此文件中我们构建了一组功能和算法，可以通过对摄像头拍摄的图像进行处理和分析，从而得到摄像头的内参和畸变参数，进而实现摄像头的校准

二、机械臂的坐标校准与给定坐标转换

• Coordinate_Transformation.py：在摄像头采集图像之后并读取物体中心点坐标，在此程序里进行坐标转换，首先进行坐标映射，转换到坐标纸平面的坐标，最后运用矩阵方程将坐标纸平面坐标换算成机械臂视角的坐标
• Main.py：获取掩膜，对物块进行分析获取物块的位置信息

三、使用ROS框架进行机械臂控制

• 基于OpenCV进行物块坐标捕获并转换为机械臂坐标
• 通过ROS框架，编写Python脚本配合C++语言的Dobot-API
• 实现全部物块执行码垛到指定点、依据物块颜色进行分拣、指定物块移动到指定点的目标功能

1.执行全部物块码垛到指定点

2.依据物块颜色进行分拣

3.指定物块移动到指定点的目标功能

四、部署代码文件使用说明：

△注意：

• 以下步骤均在Ubuntu16.04+ROS Kinetic环境下部署，请配置好dobot环境，开启roscore以及dobot初始化

• 默认运行使用存在的标定文件Calibration_Results.npz，如需要进行重新标定则运行Camera_Calibration.py

1.自动化脚本文件运行

提示：

• 将 ROS_CV_CODE 文件夹复制到虚拟机桌面目录下，即：/home/用户名/Desktop/ROS_CV_CODE
• 如遇到 /r 问题请运行命令 dos2unix run.sh 后 dos2unix run.sh 即可

1. 在 ROS_CV_CODE 目录下运行终端输入 ./run.sh 命令即可

2.手动配置文件运行

提示：username 均需要替换成当前使用的用户名

1. 将 ROS_CV_CODE 文件夹复制到虚拟机桌面目录下，即：/home/username/Desktop/ROS_CV_CODE
2. 修改 Goal.cpp 文件内第159行将 username 修改为你的当前用户名
3. 将文件夹内的 Goal.cpp 文件放置到 /home/username/dobot_ws/src/dobot/src/ 并编写 CMakeLists.txt 文件（添加文件配置）
4. 在 ***dobot_ws ***目录下进行 catkin_make
5. 在 shell 终端运行 python Main.py 命令开始执行程序