国网黑龙江省电力有限公司超高压公司;国家电网公司东北分部韩金釜获国家专利权
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龙图腾网获悉国网黑龙江省电力有限公司超高压公司;国家电网公司东北分部申请的专利一种基于机器视觉的无人机机械臂控制系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119526413B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411866812.4,技术领域涉及:B25J9/16;该发明授权一种基于机器视觉的无人机机械臂控制系统及方法是由韩金釜;张博闻;阳薇;任希广;于培永;孙世勋;胡旻昊;黄晨洋;徐新雷;刘松楠;王梦洋;王震宇;柳长宝;王海宽;梁国栋;夏德明;迟新宇;李楠;周熙悦;王文泽;唐宇设计研发完成,并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器视觉的无人机机械臂控制系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于机器视觉的无人机机械臂控制系统及方法,涉及机械臂控制技术领域。本发明系统包括:图像采集模块、特征点提取与匹配模块、位姿分析模块、控制参数计算与调整模块以及运动控制与执行模块;图像数据采集模块采集目标区域图像数据;特征点提取与匹配模块从参照图像中提取目标物体特征点,构建特征集,并对实时图像数据进行特征点提取与匹配,筛选有效匹配点;位姿估计模块根据匹配点分析无人机机械臂的实际位姿,并通过优化算法计算实际与期望位姿;控制参数计算与调整模块计算期望位姿与实际位姿之间的偏差,设定控制增益,更新运动控制参数;运动控制与执行模块基于调整后的控制参数,实时更新无人机机械臂的运动轨迹。
本发明授权一种基于机器视觉的无人机机械臂控制系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于机器视觉的无人机机械臂控制方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤: 步骤S100.获取无人机电力巡检作业的参照图像数据,从参照图像数据中提取电力巡检作业的目标物体特征点,对电力巡检作业的目标物体特征点进行分析,从而构建目标物体特征集; 所述步骤S100包括: S101.使用无人机的相机设备,按照预设飞行路径进行电力巡检,采集目标区域多角度、多时刻的图像数据,并将采集到的图像数据作为参照图像数据;对参照图像数据进行预处理,从经过预处理的参照图像数据Ifx,y开始,构建金字塔的每一层;每一层的图像Gkx,y通过高斯模糊和降采样得到,具体过程如下: 对第一层图像G0x,y=Ifx,y进行高斯模糊,降采样得到下一层图像:Gkx,y=DownsampleGk-12x,2y;对于每一层k,使用以下高斯公式进行计算: Gkx,y=12πσk2e^[-x2+y22σk2, 其中x,y表示在高斯图像中某个像素的位置坐标,σk表示第k层的标准差; S102.对每层高斯图像进行四叉树划分,且每个网格区域S定义为:S={x,y|0≤x<W,0≤y<H},其中W和H分别为高斯图像的宽和高;在每个网格区域内执行FAST算法,在每个检测到的候选特征点周围,使用非极大值抑制方法,保留响应值最高的特征点作为目标物体特征点;计算所有目标物体特征点的图像矩,具体公式如下: mpq=∑x∈[0,W1]∑y∈[0,H1]Ix,y·xp·yq, 其中Ix,y表示当前网格区域在坐标x,y的像素值,W1和H1分别表示当前网格区域的宽度和高度,p和q是矩的阶数;根据图像矩,计算所有目标物体特征点的质心点位C,具体公式为: C=Cx,Cy=m10m00,m01m00, 其中Cx表示质心在x方向的坐标,Cy表示质心在y方向的坐标;m10表示一阶矩,当前网格区域在x方向的重心;m00表示当前网格区域的零阶矩,等于所有像素值的总和;m01表示一阶矩,当前网格区域在y方向的重心;计算目标物体特征点的方向角θ,具体计算公式为: θ=arctanCyCx=arctanm01m10; S103.根据每个目标物体特征点的质心点位和方向角,生成相应的特征点描述子,将同一个目标物体的特征点和特征点描述子进行汇总,从而构成目标物体特征集Kd; 步骤S200.获取无人机电力巡检作业的实时图像数据,从实时图像数据中提取实时图像特征点,将实时图像特征点与目标物体特征集进行匹配分析,筛选出匹配特征点,并根据匹配特征点标记实时历史图像数据中的目标物体; 步骤S300.根据匹配分析得到的匹配特征点,分析无人机电力巡检作业中机械臂的实际位姿,并利用无人机相机的内外参数,将目标物体的三维坐标转换为期望抓取位置坐标系下的位姿信息,从而得到期望位姿; 步骤S400.计算无人机机械臂的实际位姿与期望位姿之间的偏差,基于两者之间的偏差调整无人机机械臂的运动控制参数;根据调整后的运动控制参数,对当前无人机机械臂的运动轨迹进行相应的调整。
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