【摘 要】
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近年来,随着人工智能等新技术的快速进步,建筑建造技术的智能化升级成为建筑业态发展的重要趋势。钢筋绑扎作为钢筋混凝土结构施工的工序之一,目前仍需大量工人手工完成,劳动强度大、效率低,无法实现规模化、工业化生产。能够自动完成钢筋绑扎任务的机器人系统具有广泛的应用需求。钢筋绑扎机器人研发的难点之一在于,其视觉系统需要自主完成对钢筋绑扎点的高精度识别与定位,为机械臂完成路径规划和运动控制提供目标。本文构建
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近年来,随着人工智能等新技术的快速进步,建筑建造技术的智能化升级成为建筑业态发展的重要趋势。钢筋绑扎作为钢筋混凝土结构施工的工序之一,目前仍需大量工人手工完成,劳动强度大、效率低,无法实现规模化、工业化生产。能够自动完成钢筋绑扎任务的机器人系统具有广泛的应用需求。钢筋绑扎机器人研发的难点之一在于,其视觉系统需要自主完成对钢筋绑扎点的高精度识别与定位,为机械臂完成路径规划和运动控制提供目标。本文构建具有双目视觉的钢筋绑扎机器人系统,使用轻量化YOLOv4算法改进绑扎点状态识别方法;提出轮廓角点选取方法和Monodepth算法改进绑扎点定位算法,最终实现对钢筋绑扎点的高精度识别与定位。主要研究内容如下:（1）在综合比较现有各种类机器人视觉系统的基础上,构建钢筋绑扎机器人系统实验平台,并设计视觉识别定位系统方案,包括双目相机采集模块、视觉识别模块、视觉定位模块,详细阐述视觉识别定位系统的工作流程。（2）针对钢筋绑扎点状态识别,使用K-means聚类算法对锚框进行优化,提高识别准确率。然后提出改进轻量化YOLOv4算法,采用Mobilenetv2轻量化网络,并在加强特征融合网络中利用深度可分离卷积代替传统卷积,在保持高识别准确率的情况下,实现参数量的大幅度减少,提高识别检测速度。（3）针对钢筋绑扎点定位,首先提出轮廓角点选取方法,在未绑扎点目标框中利用轮廓角点确定绑扎点图像坐标;其次提出改进Monodepth算法计算钢筋绑扎点视差,加入CBAM注意力机制来提高关键特征提取能力,并在解码部分引入PAN结构加强深浅层信息融合,提高定位能力;最后采用双目测距方法获得绑扎点深度及空间坐标,并通过坐标变换矩阵,转变为机器人坐标系坐标,实现空间定位。（4）通过实验对钢筋绑扎机器人视觉识别定位系统的识别速度和定位精度进行验证。实验表明,本文所提出的改进轻量化YOLOv4算法使识别绑扎点状态的效率提高13.51fps,改进Monodepth算法使绑扎点定位精度误差为9.43mm。通过视觉识别定位系统获得的绑扎点空间坐标与实际空间坐标的误差在绑扎范围内,验证了本文方法的有效性。
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