結(jié)合數(shù)字孿生與計算機(jī)視覺的迷宮導(dǎo)航案例，利用Matlab仿真驗證機(jī)器人的運動結(jié)果。

我們衷心感謝Chinmay Amrutkar的寶貴貢獻(xiàn)，感謝他在GitHub上公開了他的工作。我們也要感謝亞利桑那州立大學(xué)的機(jī)器人實驗室對這個項目的發(fā)展所做的貢獻(xiàn)。

產(chǎn)品

柔性協(xié)作機(jī)器人myCobot Pro 630利用更大的工作空間，完美融入生產(chǎn)環(huán)境，基于精確動態(tài)模型的防碰撞檢測功能，使其能夠與人很好地協(xié)同工作。

介紹

在這個項目中，我們將使用數(shù)字孿生技術(shù)控制機(jī)械臂myCobot Pro 630，利用計算機(jī)視覺進(jìn)行迷宮導(dǎo)航。將使用圖像捕獲、圖像處理和迷宮路徑求解的方法。該解決方案將被轉(zhuǎn)換為機(jī)器人手臂可以識別的軌跡，從而通過協(xié)作手臂myCobot Pro 630實現(xiàn)自動導(dǎo)航。

項目設(shè)置

1. 捕獲和裁剪迷宮圖像

首先，使用‘cv2 ’。videoccapture '功能，從相機(jī)捕捉實時圖像。用戶需要按下“c”鍵來捕捉迷宮的圖像，然后手動選擇需要裁剪的區(qū)域。

2. 解決迷宮問題

利用OpenCV中的閾值和輪廓檢測等計算機(jī)視覺算法，可以得到迷宮圖像的關(guān)鍵幾何特征。將迷宮圖像處理成二值圖像，并通過侵蝕和擴(kuò)張操作提取有效路徑。最后得到迷宮解，用綠色高光標(biāo)記。

3. 提取錨點

為了保證機(jī)械臂的平穩(wěn)運動，我們從迷宮解中提取路徑點，并根據(jù)迷宮的尺寸限制路徑點的最大數(shù)量。這確保了路徑點仍然是可管理的，并且不會過多。

4.驗證路點

5. 將坐標(biāo)映射到機(jī)械臂的坐標(biāo)系統(tǒng)

利用線性插值將迷宮路徑點映射到機(jī)械臂的坐標(biāo)系中，使cobot myCobot Pro 630能夠根據(jù)計算的軌跡移動。

6. 將軌跡保存為CSV

計算出的機(jī)器人軌跡保存到CSV文件中，供以后導(dǎo)入和執(zhí)行。

7. 在Matlab中運行軌跡

我們可以使用Matlab進(jìn)行仿真，驗證得到的機(jī)械臂位姿是否正確可行，然后驅(qū)動機(jī)械臂進(jìn)行運動。

總結(jié)

本案例演示了如何使用機(jī)器人手臂myCobot Pro 630和數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)迷宮導(dǎo)航?？梢愿鶕?jù)具體需求進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，例如添加實際的機(jī)器人控制和路徑執(zhí)行。

本文編譯自hackster.io