OpenCV实验箱---机械臂自由抓取例程开发使用手册

目录

一、项目介绍

        项目背景：

        相机型号：

二、机械臂自由抓取演示 

        使用注意事项：

         操作步骤：

三、核心代码讲解

① 机械臂相关运动驱动代码

② BGR图像转换伪彩色深度图像代码

③ 目标跟随及抓取动作代码

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开发者：居正

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一、项目介绍

        项目背景：

        基于奥比中光OpenCV实验箱，配合六自由度机械臂实现360度物体自由抓取，同时设置两种姿态配合桌面抓取和自由抓取，使机械爪能够精准的对目标进行抓取。

OpenCV实验箱套装

        相机型号：

        OpenCV实验箱搭配了奥比中光目前最新的深度相机Gemini2，它十分小巧，方便嵌入到任何设备中，同时对图像深度信息采集十分精准，经过测试Gemini2可支持2米以上超长距离的物体识别与跟踪。

二、机械臂自由抓取演示 

机械臂自由抓取演示视频

        使用注意事项：

        因为机械臂长度有限制，所以在使用药瓶自由抓取的时候，尽可能与摄像头保持水平，过高过远都无法准确抓取。因为角度限制，使用大药瓶在进行桌面抓取时，会发生滑爪现象，所以尽量使用小药瓶进行桌面抓取，大药瓶仅可进行自由抓取，小药瓶无限制。

机械臂抓取范围

范围 \ 目标类型	大药瓶	小药瓶
高度	30---40cm	30---35cm
距离	以自身为圆心，半径为31cm以内距离	以自身为圆心，半径为30cm以内距离

         操作步骤：

        首先找到例程运行所在的文件夹Code202308，打开终端(Ctrl+alt+T),输入命令cd Desktop/,接着cd Robotic_arm_apps，运行例程文件 python3 free_pickup.py

        显示上图界面代表运行例程成功，可以进行实验了。

三、核心代码讲解

        我将这里分成三个部分，分别是 ① 机械臂相关运动驱动代码 ② BGR图像转换伪彩色深度图像代码 ③ 目标跟随及抓取动作代码。

① 机械臂相关运动驱动代码

        下面代码是用来控制舵机对抓取动作位置的控制。x是中心铜柱到目标的抓取距离，y是抓取高度。

import math

def step(x = None, y = None):

    pi = 3.14

    L1 = 105     # L1
    L2 = 110     # L2
    L3 = 110     # L3

    if x is None:
        x = int(input("x:"))
    if y is None:
        y = int(input("y:"))
    theta = math.radians(0)

    Bx = x - L3 * math.cos(theta)
    By = y - L3 * math.sin(theta)

    lp = Bx**2 + By**2
    alpha = math.atan2(By, Bx)
    tmp = (L1*L1 + lp - L2*L2) / (2*L1*math.sqrt(lp))
    if tmp < -1:
        tmp = -1
    elif tmp > 1:
        tmp = 1
    beta = math.acos(tmp)
    q1 = -(pi/2.0 - alpha - beta)
    tmp = (L1*L1 + L2*L2 - lp) / (2*L1*L2)
    if tmp < -1:
        tmp = -1
    elif tmp > 1:
        tmp = 1
    q2 = math.acos(tmp) - pi
    q3 = - q1 - q2 - pi/2

    step_5 = int(2047 + int(math.degrees(q1) * 11.375))
    step_4 = int(2047 + int(math.degrees(q2) * 11.375))
    step_3 = int(2047 - int(math.degrees(q3) * 11.375))

    return step_3, step_4, step_5

        L1、L2、L3 是自定义连杆长度（标定值，提前测量好），接着定义好关节姿态theta坐标(x,y)，接着计算中间位置Bx,By，即第二个关节的位置。这里用三角函数和末端关节的位置和姿态来求解，包括后面的所有动作基本上都是用三角函数逆解运算。

        计算第一个和第二个关节的角度q1,q2，使用二连杆机械臂的逆运动学公式。这里用math.acos 和 math.atan2 函数来求解反余弦和反正切，使用math.sqrt函数求平方根。

        计算第三个关节的角度q3，使用末端关节的姿态（预先定义，theta）减去前两个角度得到。math.degrees 函数将弧度转换为角度。

        接着用底层舵机控制库，传送舵机姿态，并返回舵机姿态。

② BGR图像转换伪彩色深度图像代码

        下面的代码是将相机采集到的深度信息配合BGR图像转换成伪彩色深度图像。 

ret_bgr, bgr_image = orbbec_cap.retrieve(None, cv.CAP_OBSENSOR_BGR_IMAGE)
ret_depth, depth_map = orbbec_cap.retrieve(None, cv.CAP_OBSENSOR_DEPTH_MAP)
            
if ret_depth:
    depth_map_8U = depth_map * 255.0 / 5000 
    depth_map_8U = np.clip(depth_map_8U, 0, 255) 
    depth_map_8U = np.uint8(depth_map_8U) 

    color_depth_map = cv.applyColorMap(depth_map_8U, cv.COLORMAP_JET) 
    cv.imshow("Depth: ColorMap",  color_depth_map) 

        首先对图像进行归一化和均值处理，强制转换类型，并显示图像。

 ③ 目标跟随及抓取动作代码

         此处代码是核心运动及抓取动作，包括了目标跟随代码还有旋转同步抓取动作代码。

def track_arm(packetHandler, bbox, frame_size,pid_errorx,pid_errory):
    c = frame_size[0] + 25
    s = frame_size[1] + (frame_size[1]/2)

    centerx = bbox[0]   
    centery = bbox[1] 
    stepx = int((centerx - c /2))
    stepy = int((centery - s /2))
    
    P_x = 0.2
    P_y = 0.3

    I_x = 0.05
    I_y = 0.06

    errorx = stepx - pid_errorx
    errory = stepy - pid_errory

    scs_present_position_3, scs_comm_result, scs_error = packetHandler.ReadPos(SCS_ID_3)
    scs_present_position_6, scs_comm_result, scs_error = packetHandler.ReadPos(SCS_ID_6)

    ACC_X = int (abs(P_x * stepx) + I_x * abs(errorx))
    if ACC_X > 256:
        ACC_X = 255
    elif ACC_X < 0:
        ACC_X = 0
    ACC_Y = int (abs(P_y * stepy) + I_y * abs(errory))
    if ACC_Y > 256:
        ACC_Y = 255
    elif ACC_Y < 0:
        ACC_Y = 0

    if scs_present_position_3 + stepy >= 3070:
        scs_comm_result, scs_error = packetHandler.WritePosEx(SCS_ID_5, 2480, SCS_MOVING_SPEED, SCS_MOVING_ACC)
        #packetHandler.WritePosEx(SCS_ID_2, 2048, SCS_MOVING_SPEED, SCS_MOVING_ACC)
    if scs_present_position_3 + stepy <= 2550:
        scs_comm_result, scs_error = packetHandler.WritePosEx(SCS_ID_5, 2900, SCS_MOVING_SPEED, SCS_MOVING_ACC)
    else:
        scs_comm_result, scs_error = packetHandler.WritePosEx(SCS_ID_3, scs_present_position_3 + stepy, SCS_MOVING_SPEED, ACC_Y)
        scs_comm_result, scs_error = packetHandler.WritePosEx(SCS_ID_6, scs_present_position_6 + stepx, SCS_MOVING_SPEED, ACC_X)

    pid_errorx = stepx
    pid_errory = stepy

    return pid_errorx, pid_errory

        上面的是目标跟随代码，实现原理是将目标始终固定到图像的中央，在利用PID算法对舵机进行移动，消除舵机抖动。 

        下面的是舵机跟随旋转代码，原理是利用掩膜目标坐标进行三角函数逆解运算，求出目标旋转角度，再将角度传送给舵机进行同步旋转。

def track_set_2(contours, x, y, w, h):
    arg = 0.0
    X_1 = x
    Y_1 = y
    X_2 = x + w - 1
    Y_2 = y + h - 1
    l = len(contours)
    for i in range(l - 1):
        if contours[i][0][0] == X_1:
            L1 = contours[i][0][1]
            break
    for i in range(l - 1):
        if contours[i][0][0] == X_2:
            L2 = contours[i][0][1]
            break
    for i in range(l - 1):
        if contours[i][0][1] == Y_1:
            R1 = contours[i][0][0]
            break
    for i in range(l - 1):
        if contours[i][0][1] == Y_2:
            R2 = contours[i][0][0]
            break
    '''0--90 AND 90--180 '''
    if R1 > R2 and h / w <= 0.65 * 56 / 22: 
        arg1 = math.acos((R1 - X_1)/math.sqrt((R1 - X_1) * (R1 - X_1) + (Y_1 - L1) * (Y_1 - L1))) / math.pi * 180
        arg2 = math.acos((X_2 - R2)/math.sqrt((X_2 - R2) * (X_2 - R2) + (L2 - Y_2) * (L2 - Y_2))) / math.pi * 180
        arg = (arg1 + arg2) / 2
    if R1 < R2 and h / w <= 0.65 * 56 / 22: 
        arg1 = math.acos((X_1 - R2) / math.sqrt((X_1 - R2) * (X_1 - R2) + (L1 - Y_2) * (L1 - Y_2))) / math.pi * 180
        arg2 = math.acos((R1 - X_2) / math.sqrt((R1 - X_2) * (R1 - X_2) + (Y_1 - L2) * (Y_1 - L2))) / math.pi * 180
        arg = (arg1 + arg2) / 2
    if h / w > 0.65 * 56 / 22:
        arg = 90
    arg = 1024 + int (arg / 180 * 2047)
    return arg

        如果大家对这个项目感兴趣的话，可以评论或私聊我，加群进行交流。同时也可以关注3D视觉开发者社区哦。