畢業(yè)論文-機器人及其視覺系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-PAGEII--PAGEI-摘要機器人及其視覺在21世紀(jì)初得到極大發(fā)展，隨著計算機技術(shù)發(fā)展，嵌入式硬件標(biāo)準(zhǔn)得以確立，使得廉價的智能機器人替代人類工作成為現(xiàn)實可能，并走出實驗室進入產(chǎn)業(yè)實用領(lǐng)域。本文探索一種為大規(guī)模應(yīng)用設(shè)計的機器人三維視覺方案，將機器人視覺成本壓縮到得以大量投入勞動密集型產(chǎn)業(yè)中，并最終獲得取代人類尤其從事海底礦產(chǎn)開發(fā)和采集。應(yīng)用激光器進行三維掃描和地形跟蹤并通過CCD檢測傳感器采集處理，使機器人可以獲得完整統(tǒng)一的高質(zhì)量三維地形地物信息，并進行共享。本設(shè)計應(yīng)用六足機器人平臺和MATLAB軟件進行機器人算法和平臺設(shè)計，完成初步實驗，采集三維激光線信息并進行三角定位運算和機器人運動控制。進一步完善可用于集群機器人海底采礦等應(yīng)用。關(guān)鍵詞：激光雷達，機器人視覺，MATLAB，海底機器人AbstractRobotanditsvisionintheearly2000shavebeengreatlydeveloped,withthedevelopmentofcomputertechnology,embeddedhardwarestandardscanbeestablished,makingthelow-costalternativetohumanintelligentrobotsworkmaybecomeareality,andoutofthelabintotheindustrialandpracticalfields.

Thisarticleexploresthewayforlarge-scalethree-dimensionalrobotvisionapplicationdesignprogramthatwillcostrobotvisiontobecompressedintoalargenumberoflabor-intensiveindustries,andultimatelyreplacehumans,especiallyintheseabedmineraldevelopmentandacquisition.Applicationoflaserscanningandthree-dimensionalterraintrackandbytheCCDsensoracquisitionandprocessing,sothattherobotcangetacompleteandunifiedhighqualitythree-dimensionalterraininformationandtoshare.

Thesix-leggedrobotplatformdesignapplicationsandMATLABalgorithmsandsoftwareforroboticplatformdesign,completionofthepreliminaryexperiments,collectinformationandconductthree-dimensionallaserlinetriangulationcalculationsandrobotmotioncontrol.Clusterscanbeusedtofurtherimprovetherobotseabedminingapplications.Keywords:LaserRadar，RoboticVision，MATKAB，MarineRobot目錄摘要 IAbstract II1.緒論 11.1機器人視覺的現(xiàn)狀及前景 11.2論文研究的總體方案 11.2.1線激光三維掃描 21.2.2六足機器人 41.3海底機器人說明 51.4論文的主要內(nèi)容及研究方法 62.視覺方案總體設(shè)計 72.1系統(tǒng)設(shè)計的理論依據(jù) 72.1.1三角計算 72.1.2六足機器人運動 92.2本系統(tǒng)的技術(shù)細節(jié)和改進 102.2.1線激光及其工作原理 102.2.2攝像頭及矯正標(biāo)定 112.3圖像處理和檢測 152.3.1matlab圖像處理功能 152.3.2串口通信和舵機驅(qū)動 162.4本章小結(jié) 173.實驗平臺的設(shè)計 183.1電源部分的設(shè)計 183.1.1電池部分 183.1.2DC-DC模塊 203.2機械運動部分 213.2.1舵機選擇和安裝 213.2.2舵機控制板 213.3圖像采集和數(shù)據(jù)處理 223.3.1圖像處理編程 223.3.2matlab圖像處理過程 233.3.3運動控制 233.3.4顯示和連續(xù)處理 243.3.5matlab圖像句柄顯示 273.4與上位機接口的設(shè)計 294.系統(tǒng)調(diào)試及實驗結(jié)果與分析 30結(jié)論 32致謝 33參考文獻 34QUOTE\*GB2PAGEII---PAGEII-哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）本科畢業(yè)設(shè)計（論文）-PAGE34-緒論機器人視覺的現(xiàn)狀及前景機器人作為先進的生產(chǎn)工具，必將在未來進一步減輕人類勞動強度，提高生產(chǎn)效率，把人類從繁重重復(fù)的勞動中解放出來。其中機械的力量和強度已經(jīng)能夠有效替代人類的體力勞動，然而不可忽視的是人類的腦力勞動仍然難以為機器人有效替代。近年移動機器人逐漸發(fā)展，視覺圖像處理算法逐步發(fā)展起來，能夠從事一些比較高級的工作。移動機器人進一步具有環(huán)境感知功能，任務(wù)規(guī)劃功能和決策能力，這些能力都建立在傳感器技術(shù)和計算機控制技術(shù)的基礎(chǔ)上。配合精密的驅(qū)動系統(tǒng)，逐漸可以從事精密和智能的勞動，進一步解放人類生產(chǎn)能力，提高勞動效率。移動機器人的傳感器用于對車體自身及外部環(huán)境信息的檢測和處理，主要分為內(nèi)傳感器和外傳感器兩大類：1）內(nèi)傳感器：用于測定機器人自身的參數(shù)，常用的有計程儀、差分計程儀、磁羅盤和陀螺羅盤等；2）外傳感器：主要包括聲學(xué)、光學(xué)和電磁波3類．目前常采用超聲、激光、視覺等傳感器．超聲傳感器的優(yōu)點是硬件結(jié)構(gòu)簡單，價格低廉，容易操作；缺點是速度慢，存在較大的波束角，且對光滑表面存在鏡面反射．激光傳感器的優(yōu)點是發(fā)散小或沒有發(fā)散，并對大多數(shù)物體無鏡面反射現(xiàn)象，缺點是存在潛在的安全問題（首先是人眼安全問題），且不適用于透明物質(zhì)．視覺傳感器通常采用CCD攝像機，優(yōu)點是獲取信息量大，缺點是計算復(fù)雜，對環(huán)境光線有一定要求．移動機器人視覺系統(tǒng)中，常用的攝像機的安裝形式有兩種：一種是全局視覺CCD；一種是局部視覺CCD．目前，機器人視覺有待于進一步提高，應(yīng)用前景十分廣闊。論文研究的總體方案隨著國家民用科技發(fā)展，將一定條件下使用的軍事科技應(yīng)用于名事已經(jīng)成為常態(tài)，在目前低成本機器人設(shè)備中，普遍采用超聲等傳感器進行避障等工作，難以與視覺系統(tǒng)相互結(jié)合。美國在十幾年前實際上已開始激光掃描水下成像系統(tǒng)的研究，由于保密原因，沒有正式報道。目前，國外已研制出多種型號激光掃描水下成像系統(tǒng)，有的已成功地用于海下勘測、搜索和攝像。西屋水下激光系統(tǒng)公司和應(yīng)用遙測技術(shù)公司分別研制成功出了各自的同步掃描激光水下成像系統(tǒng)，其中西屋公司的激光水下成像系統(tǒng)70°的有效視場掃描時間為011ms。該系統(tǒng)被布設(shè)在潛艇下面，或者拖曳在水面艦船的后面。當(dāng)船向前航行時，該系統(tǒng)就成像出海底的二維圖像，水下觀測和成像距離可達4個衰減長度(光在水中的衰減隨光的波長和水質(zhì)的變化而變化)，其圖像分辨率和清晰度都很高。遙測技術(shù)公司的同步掃描系統(tǒng)的水下成像距離可以達到5個衰減長度。遙測技術(shù)公司的系統(tǒng)使用快速旋轉(zhuǎn)的棱鏡控制激光束掃描，目前該系統(tǒng)已裝備潛艇。能夠?qū)⒅畱?yīng)用于海底機器人，則能夠有效避免超聲系統(tǒng)的缺陷，并提供優(yōu)異的掃描結(jié)果。形成的三維掃描數(shù)據(jù)，可以為機器人集群海底行動采礦等作業(yè)提供依據(jù)。線激光三維掃描目前單點激光測距儀已經(jīng)比較常見，并且價格也相對低廉。但是它只能測量目標(biāo)上特定點的距離。2D激光雷達（LIDAR）價格更為昂貴，主要使用激光器旋轉(zhuǎn)進行點定位。其昂貴的原因之一在于他們往往采用了高速的光學(xué)振鏡進行大角度范圍(180-270)的激光掃描，并且測距使用了計算發(fā)射/反射激光束相位差的手段進行。當(dāng)然他們的性能也是很強的，一般掃描的頻率都在10Hz以上，精度也在幾個毫米的級別。對于移動機器人，不需要進行如此高頻率掃描，使用距離和精度要求也相應(yīng)降低，可能實現(xiàn)低成本并替代超聲等傳統(tǒng)低成本傳感器，本文實際制作一個能夠基本達到機器人視覺要求的三維掃描儀，成本已經(jīng)可以與普通傳感器相比較，如能規(guī)模生產(chǎn)，則可能降低移動機器人的成本并提高其性能。圖1-1為Hokuyo公司生產(chǎn)的2D激光雷達產(chǎn)品，2D激光雷達使用單束點狀激光進行掃描，因此只能采集一個截面的距離信息。圖1-1Hokuyo公司生產(chǎn)的2D激光雷達如果要測量3D的數(shù)據(jù)，就需要使用如下2種方式進行擴充：采用線狀激光器使用一個2D激光雷達掃描，同時在另一個軸進行旋轉(zhuǎn)。從而掃描出3D信息。第一種方式是改變激光器的輸出模式，由原先的一個點變成一條線型光。掃描儀通過測量這束線型光在待測目標(biāo)物體上的反射從而一次性獲得一個掃描截面的數(shù)據(jù)。這樣做的好處是掃描速度可以很快，精度也比較高。但缺點是由于激光變成了一條線段，其亮度(強度)將隨著距離大幅衰減，因此測距范圍很有限。對于近距離(<10m)的測距掃描而言，這種方式還是很有效并且極具性價比的，本文介紹的激光雷達也使用這種方式，圖1-2一字線紅色激光器對于第二種方式，優(yōu)點是可以很容易用2D激光雷達進行改造，相對第一種做法來說，他在相同的激光器輸出功率下掃描距離更遠。當(dāng)然，由于需要控制額外自由度的轉(zhuǎn)軸，其誤差可能較大，同時掃描速度也略低。這類激光雷達產(chǎn)品目前在各類實驗室、工業(yè)應(yīng)用場景中出現(xiàn)的比較多，但對于個人愛好著或者家用設(shè)備中，他們的價格實在是太高了。當(dāng)然，目前也有了一個替代方案，那就是kinect，不過他的成像分辨率和測距精度相比激光雷達而言低了不少，同時無法在室外使用。六足機器人作為移動平臺的普遍形式，六足機器人可以在移動過程中，始終保持三足著地，故被確定為實驗平臺的載體，其優(yōu)勢有：1、可以在移動過程中，始終保持平臺水平和重心穩(wěn)定，由于始終有三足著地，可以確立系統(tǒng)的位姿和固定對地面坐標(biāo)，為掃描數(shù)據(jù)整合提供依據(jù)。2、可以進行快速穩(wěn)定的移動，并調(diào)節(jié)自身高度，自帶的舵機驅(qū)動機制也能夠為攝像頭云臺提供可能的支持，并達到運動學(xué)的統(tǒng)一運算，節(jié)約系統(tǒng)資源。3、控制相對簡單，由于六足機器人算法固定，不必考慮動態(tài)平衡問題，可以采用開環(huán)算法進行運算。綜上所述，采用六足機器人作為實驗移動載體，是簡便實用的選擇，在實際應(yīng)用中，既可以采用六足平臺，也能夠應(yīng)用其他平臺進行搭載。海底機器人說明海洋機器人在過去幾十年間為世界各國的海軍、石油開發(fā)和救援打撈開辟了嶄新的活動領(lǐng)域。用這種高度計算機化、有的已開始了不需要人進行控制的機器人進行探索海底,可提供關(guān)于海底的大量數(shù)據(jù)。當(dāng)今世界各國的一些主要的海洋研究中心傾注很大的精力正在研制或使用數(shù)十種可深潛的海底機器人。在技術(shù)方面,美國的水平領(lǐng)先于世界,歐洲各國其次,而日本要落后于美國和歐洲。這些機器人的造價與載人潛水器相比,造價低得多,但更加安全,而且可長時間在壓力很大的海底工作。遙控海底機器人可望探索與研究海底的生物特性和化學(xué)特性,人類即將邁入一個新時代。海底機器人適于在水下,特別是在深水下工作。它通常由機器人本體(潛水器),收放系統(tǒng)和水面控制裝置組成。有遙控式、自主監(jiān)控式、智能式等。用作海洋調(diào)查、海底礦藏開發(fā)、水下工程施工、海上救助打撈、清理航道、水產(chǎn)養(yǎng)殖以及軍事和國防施工。此外,利用海底機器人對海底存在的或泄漏放射性有害物質(zhì)的部分地區(qū)的管理,將起重大作用。如對廢棄的核彈頭和核潛艇的反應(yīng)堆泄漏放射性有害物質(zhì)的監(jiān)測(據(jù)悉目前各大洋的海底共有75個廢棄的核彈頭及還有核潛艇的反應(yīng)堆等)。當(dāng)前,海底機器人已從有纜控制發(fā)展到無纜自主式、智能式,這是與有纜機器人的纜索易發(fā)生故障有一定的關(guān)系。如1994年3月1日,日本一艘無人駕駛的深潛器——Kaiko未能打破保持30年之久的深潛記錄,當(dāng)該潛器在距西太平洋的關(guān)島320km處試圖下潛到馬里納海溝10924m水深的海底時,由于電纜連接故障,未能到達預(yù)定目標(biāo)而被迫上浮。參考國內(nèi)外海底機器人研制資料，其中兩種傳感器必不可少——激光測距傳感器和光學(xué)攝像頭。在海底光線條件較差的環(huán)境下，考慮到水中光速隨密度變化等因素，激光測距和光學(xué)攝像頭配合探照燈難以取得在空氣中應(yīng)用的理想效果?；谝恍┝袇⒖嘉墨I提出一種類似3D掃描儀的新立體視覺方案。不僅可以充分利用海底光學(xué)噪聲信號低等優(yōu)點，還可以增強機器人感知能力，達到低成本要求，滿足未來大批量制作和海底采礦要求。在保守指標(biāo)下，把視覺系統(tǒng)的大批量生產(chǎn)成本縮小到大規(guī)模工業(yè)機器人的應(yīng)有水平。論文的主要內(nèi)容及研究方法本文理論與實踐相結(jié)合，試圖探索一個適用海底機器人需求的視覺方案。達到未來機器人集群海底行動工作等操作要求，此方案在進一步研究和提高的情況下，完全能夠達到應(yīng)用水準(zhǔn)。第一章主要探討海底機器人及其視覺方案的特點第二章主要介紹本文的試驗系統(tǒng)及其平臺構(gòu)成。第三章主要是選取合適的舵機及傳感器，并根據(jù)系統(tǒng)的具體要求設(shè)計系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)，設(shè)計內(nèi)容包括數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)等。第四章根據(jù)示波法選擇合適的算法，以軟件實現(xiàn)。設(shè)計數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件、接口軟件等。第五章主要對本系統(tǒng)進行測試，分析實驗結(jié)果。視覺方案總體設(shè)計對海底機器人進行視覺方案設(shè)計,必須考慮到海底行動的機器人特有性質(zhì)，并結(jié)合其性質(zhì)特點，設(shè)定一個典型的平臺并制作樣機進行測試，適應(yīng)此平臺制作視覺傳感器設(shè)備并加以運用調(diào)試。系統(tǒng)設(shè)計的理論依據(jù)目前機器人分為步行和輪式移動等類型，結(jié)合海底情況，設(shè)定難度教高的步行機器人為基礎(chǔ)平臺，有如下依據(jù)：1、海底機器人可以運用配重等手段減小重力負擔(dān)，基本做到行進部件不存在嚴格載荷要求，使得步行機構(gòu)得以發(fā)揮靈活快速的優(yōu)勢。2、未來海底作業(yè)需要機械臂等替代人類的相關(guān)設(shè)備，因此也需要對配合視覺方案的運動學(xué)機制進行一定探索。3、低重力環(huán)境下，輪式移動效率低，在海流等情況下難以控制，且容易被海底植物糾纏，難以發(fā)揮陸地上的效率。還應(yīng)考慮電機快速旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的相互干擾與擾動沙石降低視覺范圍等問題。視覺方案方面，前文論述了激光方案的優(yōu)勢，現(xiàn)在轉(zhuǎn)而論述其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。三角計算圖中展現(xiàn)了測量對象Object距離激光器的距離d的示意圖。圖中的Imager部分是對攝像頭的一種抽象表達(針孔攝像機模型)。標(biāo)有s的線段實際可以是一個固定攝像頭和激光器的平面。攝像頭成像平面與該固定平面平行，而激光器發(fā)出的射線與該平面夾角beta僅存在于圖中的視圖中。要測量距離d，首先要求激光射線射到了Object上，他的反射光在攝像頭的感光平面上成像。對于不同遠近的物體，當(dāng)被測距激光照射后，攝像頭上的成像光點的x值將變化。這里涉及到如下幾個參數(shù)Beta:激光器夾角s:激光器中心與攝像頭中心點距離f:攝像頭的焦距如果這些參數(shù)在測距設(shè)備安裝后不再改變（固定）且數(shù)值已知，則物體距離激光器距離可由如下公式求得：q=fs/x

(2-1)d=q/sin(beta)(2-2)其中，x是測量中唯一需要獲得的變量。它的含義是待測物體上激光光點在攝像頭感光元件(如CMOS)上的成像到一側(cè)邊緣的距離。該距離可以通過在攝像頭畫面中查找并計算激光點中心位置的像素坐標(biāo)來求得。對于示意圖式(1)求出了目標(biāo)物體與攝像頭-激光器平面的垂直距離(實際上對于大尺度測距，該值可以近似認為是實際距離)。

不過，在實際操作中，上述公式仍舊需要擴充。首先時對于變量x的求解，假設(shè)我們已經(jīng)通過算法求出了畫面中激光光點的像素坐標(biāo)(px,py)，要求出公式中需要的x，首先需要將像素單位的坐標(biāo)變換到實際的距離值。為了計算方便，在安裝時，可以令攝像頭畫面的一個坐標(biāo)軸與上圖線段s平行，這樣做的好處是我們只需要通過光點像素坐標(biāo)中的一個參量(px或者py)來求出實際投影距離x。這里假設(shè)我們只用到了px。那么，變量x可以由如下公式計算:x=PixelSize×px+offset(2-3)式(3)由引入了兩個參數(shù)，PixelSize以及offset。其中PixelSize是攝像頭感光部件上單個像素感光單元的尺寸，offset是通過像素點計算的投影距離和實際投影距離x的偏差量。這個偏差量是由如下2個因素引入的：x變量的原點（示意圖中與激光射線平息的虛線和成像平面焦點）的位置未必在成像感光陣列的第一列（或排）上（實際上在第一排的概率非常低）通過攝像頭主光軸的光線在畫面中的像素坐標(biāo)未必是畫面中點。對于PixelSize，可以通過攝像頭感光元件手冊來確定其數(shù)值。對于offset，要在安裝上消除offset或者直接測量，在業(yè)余條件下幾乎是不可能的，因此，需要通過后面介紹的矯正步驟求出。到這里，我們得出了通過激光點像素坐標(biāo)(pX)來求出對應(yīng)光點實際距離的公式：d=fs/(PixelSize×px+offset)/sin(beta)(2-3)圖2-1三角測量原理六足機器人運動自從人類發(fā)明了輪子并制成車以后，

給生活確實帶來了莫大的好處。從古代的木輪推車一直發(fā)展到今天形形色色的汽車，

都采用了輪子技術(shù)。輪子為人類的生存和征服自然做出了重大的貢著人類自身活動空間的擴大開發(fā)宇宙、開發(fā)海洋，要在沒有人工道路的自然環(huán)境下用輪子行走就有很多困難，

有時甚至根本無法移動，

因此設(shè)計和創(chuàng)造對自然環(huán)境具有高度適應(yīng)能力的步行機構(gòu)及對步行機構(gòu)步態(tài)的研究顯得越來越重要。從1899

年Muybridge

用連續(xù)攝影方法研究動物的行走開始，

人們對步行機構(gòu)的步態(tài)進行了大量的研究工作，尤其是近二三十年來,

關(guān)于步態(tài)研究的重要成果不斷涌現(xiàn)

。在60

年代末，由于開發(fā)步行機器人的需要，

McGhee

在總結(jié)前人對動物步態(tài)研究成果的基礎(chǔ)上,

比較系統(tǒng)地給出了關(guān)于步態(tài)的一系列描述方法和分析步態(tài)的嚴格數(shù)學(xué)定義為步態(tài)的研究分析奠定了較為完整的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。步態(tài)是步行機器人的一種邁步方式，是步行機器人各腿協(xié)調(diào)運行的規(guī)律，即各腿的抬腿和放腿順序，它是研究步行機構(gòu)的一個很重要的參數(shù)，是確保步行機構(gòu)穩(wěn)定運行的非常重要的因素。人們從動物靈活行走中想到模仿動物的優(yōu)點，因而開展了六足機器人步態(tài)等研究，并獲得了一定的成果和方法。這些成果包括不太特點及分類，如三角步態(tài)、波動步態(tài)、自由步態(tài)、跟隨步態(tài)等。其中六足機器人最適合使用三角步態(tài)，本文所用六足機器人平臺使用三角步態(tài)并可以進行適當(dāng)平衡控制，結(jié)合視覺可以做到地形跟蹤與避障，基本完成應(yīng)用和測試需求。在運動學(xué)方面，首先建立一種方便步行機器人運動的坐標(biāo)系統(tǒng)，以機器人中心為起點，運用機器人運動學(xué)進行足末端位置運動學(xué)逆運算，實現(xiàn)了無滑動的完整三角步態(tài)。將機械部件抽象成為連桿機構(gòu)并實現(xiàn)運動學(xué)方程的建立。步態(tài)方程實時求解，給定機器人機體位置和姿態(tài)，經(jīng)過運動學(xué)逆運算給出對應(yīng)關(guān)節(jié)角并轉(zhuǎn)化成PWM驅(qū)動信號。由于在一般情況下（下文給出），運動學(xué)方程可以得到唯一解析解，故能夠完成機器人快速運動等要求，在實驗中實現(xiàn)靈活移動。在運動規(guī)劃中，運用三角形移位方法，交替使用兩組三對足，實現(xiàn)移動和隨時轉(zhuǎn)向。需要指出的是步行機器人運動規(guī)劃本身十分復(fù)雜，涉及很對機器人技術(shù)，本文僅在機器人試驗平臺上進行簡單實現(xiàn)，不考慮負載和動力學(xué)問題，故在實際使用中，不能簡單套用本文算法。即使如此，本文仍然制作出可以自主運算移動的機器人平臺，并達到基礎(chǔ)作業(yè)要求。本系統(tǒng)的技術(shù)細節(jié)和改進在以下部分介紹系統(tǒng)總體設(shè)計和技術(shù)細節(jié)，結(jié)合系統(tǒng)主要部件說明本文中方法的可行行，并提供一種初步的設(shè)計方案。線激光及其工作原理一字線激光器是一種方便實用的定位工具。可廣泛用于作效率成衣激光定位、服裝釘鈕點光源定位、裁布機裁布輔助標(biāo)線、服裝折邊激光標(biāo)線定位、輔助標(biāo)線定位各種?？捎糜卺斂蹤C、鉚釘機、開袋機、裁床、套結(jié)機、拉布機等等。方便快捷、直觀實用。能較大幅度的提高工作效率。

一字線激光器線條清晰，小巧，易于安裝，可為各種服裝設(shè)備生產(chǎn)廠家提供配套產(chǎn)品和技術(shù)支持。特點：激光標(biāo)線器的安裝機使用簡單方便，可安裝在使用機械的垂直或水平面上，提供一條可見的激光標(biāo)線，使得在整個生產(chǎn)過程中有一條可見的、非接觸的定位線指導(dǎo)操作過程。具有方便生產(chǎn)操作和提高生產(chǎn)效率的優(yōu)點。激光線可在三維空間任意微調(diào)，已達到最佳使用效果。安全和方便實驗起見，本文使用650納米波長的可見光線激光，功率為200mW，基本可以達到移動平臺的功耗要求，激光器使用六角棱鏡配合球面鏡使單束激光分散后再集中為一條激光線，具有平直穩(wěn)定的特點，減少在液體環(huán)境中的衰減，配合濾光鏡使用后能夠達到要求的測試距離。攝像頭及矯正標(biāo)定隨著人們對可視化要求的提高，計算機視覺作為一門新興的高科技學(xué)科，被越來越多地應(yīng)用于產(chǎn)品在線質(zhì)量監(jiān)控、微電子器件的自動檢測、各種模具三維形狀的測量及生產(chǎn)線中機械手的定位與瞄準(zhǔn)等領(lǐng)域。相機標(biāo)定作為計算機視覺中最基礎(chǔ)的一部分，已形成了很多種標(biāo)定方法，有關(guān)理論問題也得到了較好的解決，當(dāng)前的研究工作應(yīng)該集中于如何針對具體的實際應(yīng)用問題，采用特定的簡便、實用、快速、準(zhǔn)確的標(biāo)定方法。

matlab中的相機標(biāo)定工具箱(cameracalibrationtoolbox)提供了各種例程以及標(biāo)定方法，非常詳細,甚至還提供了方格型的靶標(biāo)。用戶接口方便靈活，在相機標(biāo)定時使用非常簡單，而且該工具箱的C源碼在開源計算機視覺庫中開放，為深入學(xué)習(xí)進行二次開發(fā)提供了理想的條件。攝像機的標(biāo)定與相機同理。

標(biāo)定中有3個不同層次的坐標(biāo)系：世界坐標(biāo)系、相機坐標(biāo)系和像平面坐標(biāo)系(物理坐標(biāo)系和像素坐標(biāo)系),如圖1所示。

世界(world)坐標(biāo)系也稱真實或現(xiàn)實世界坐標(biāo)系,用XwYwZw表示，它是客觀世界的絕對坐標(biāo)(所以也稱客觀坐標(biāo)系)。一般的3D場景都用這個坐標(biāo)系來表示。相機坐標(biāo)系是以相機為中心制定的坐標(biāo)系,用XcYcZc表示，一般取相機的光學(xué)軸為Zc軸。

圖像物理坐標(biāo)系是在相機內(nèi)所形成的像平面xy坐標(biāo)系，一般取像平面與相機坐標(biāo)系平面平行。圖像像素坐標(biāo)系是在相機內(nèi)所形成的uv坐標(biāo)系，一般取像平面∏的左上角為原點。

圖像上每一點的亮度與物體某個表面點的反射光的強度有關(guān)，而圖像點在圖像平面上的位置僅與相機空間物體的相對方位和相機的內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān),相機的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是由相機的內(nèi)部參數(shù)所決定的。為了描述相機的成像幾何關(guān)系,需要對相機進行數(shù)學(xué)建模。通常采用針孔模型，也稱為線性模型,這種模型在數(shù)學(xué)上是三維空間到二維平面的中心投影，由一個3×4矩陣來描述，這種模型是一個(退化的)攝影變換，因此通常又稱它為攝影攝像機。相機標(biāo)定是指建立攝像機圖像像素位置與場景點位置之間的關(guān)系，其途徑是根據(jù)相機模型，由已知特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)求解相機的模型參數(shù),如圖2所示。相機需要標(biāo)定的模型參數(shù)分為內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。

世界坐標(biāo)系中的點到相機坐標(biāo)系的變換可用一個正交變換矩陣R和一個平移變換矩陣T表示，fx、fy、γ、u0、v0是線性模型的內(nèi)部參數(shù)，其中fx、fy分別定義為X和Y方向的等效焦距，u0、v0是圖像中心（光軸與圖像平面的交點）坐標(biāo)，γ是u軸和v軸不垂直因子；R和T是旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣。若已知矩陣M1、M2，就可建立起世界坐標(biāo)和像素坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系。相機的標(biāo)定任務(wù)就是求出每個變換矩陣中的參數(shù)。

由于相機光學(xué)系統(tǒng)并不是精確地按理想化的小孔成像原理工作，存在透鏡畸變，即物體點在相機成像面上實際所成的像與理想成像之間存在光學(xué)畸變誤差[2,3]。主要的畸變誤差有三類：徑向畸變、偏心畸變和薄棱鏡畸變，分別用δr、δd、δp表示。第一類只產(chǎn)生鏡像位置的偏差，后兩類則既產(chǎn)生徑向偏差，又產(chǎn)生切向偏差。

考慮畸變后，圖像平面理想圖像點坐標(biāo)(Xu,Yu)等于實際圖像點坐標(biāo)(Xd,Yd)與畸變誤差之和。

采用黑白棋盤作為標(biāo)定模板，模板正方形邊長為30mm。實時標(biāo)定過程如下：

(1)運行標(biāo)定主函數(shù)calib_gui，顯示如圖2-2所示模式選擇窗口。圖2-2calib_gui界面

通過這個操作，可以選擇一次性上傳所有標(biāo)定照片或在電腦內(nèi)存不足的情況下分張上傳。無論選擇哪種模式，都會有相同的用戶窗口，接下來的標(biāo)定過程可全部由此窗口完成,如圖2-3所示。圖2-3標(biāo)定界面

(2)如圖2-4在主窗口中通過讀取圖片，可以獲得所要標(biāo)定的照片圖2-5。圖2-4主窗口圖2-5標(biāo)定后圖像

(3)獲取角點。程序運行界面如圖5所示。程序標(biāo)定結(jié)果如下：

%--Focallength:

fc=[3463.194803808018200;3807.341090056066200];

%--Principalpoint:

cc=[1633.861831663415600;1394.235351077526500];

%--Skewcoefficient:

alpha_c=0.000000000000000;

%--Distortioncoefficients:

kc=[-0.208188511841198;0.035081678657317;0.0023875

81735940;0.000491712255333;0.000000000000000];

%--Focallengthuncertainty:

fc_error=[260.123743256455500;284.746622601852150];

%--Principalpointuncertainty:

cc_error=[36.917650368224287;47.589021356646775];

%--Skewcoefficientuncertainty:

alpha_c_error=0.000000000000000;

%--Distortioncoefficientsuncertainty:

kc_error=[0.031723675208984;0.077972615251388;0.002

023682615518;0.001567520438212;0.000000000000000];

%--Imagesize:

nx=3280;

ny=2460;

%--Variousothervariables(maybeignoredifyoudonotusetheMatlabCalibrationToolbox):

%--Thosevariablesareusedtocontrolwhichintrinsicparametersshouldbeoptimized

n_ima=12;

%Numberofcalibrationimages

est_fc=[1;1];

%Estimationindicatorofthetwofocalvariables

est_aspect_ratio=1;

%Estimationindicatoroftheaspectratiofc(2)/fc(1)

center_optim=1;

%Estimationindicatoroftheprincipalpoint

est_alpha=0;

%Estimationindicatoroftheskewcoefficient

est_dist=[1;1;1;1;0];

%Estimationindicatorofthedistortioncoefficientspoint

est_alpha=0;

%Estimationindicatoroftheskewcoefficient

est_dist=[1;1;1;1;0];

%Estimationindicatorofthedistortioncoefficients

從實驗可以看出，使用MATLAB中的標(biāo)定工具箱可以很快地得到標(biāo)定結(jié)果，操作簡單易懂，可視化效果好，對結(jié)果誤差、畸變等可以圖像的方式顯示。圖像處理和檢測本文使用matlab作為運動計算控制與圖像處理設(shè)備，可以完全移植代碼于TI公司DSP系列。matlab圖像處理功能ImageProcessingToolbox?（圖像處理工具箱）提供一套全方位的參照標(biāo)準(zhǔn)算法和圖形工具，用于進行圖像處理、分析、可視化和算法開發(fā)?？蛇M行圖像增強、圖像去模糊、特征檢測、降噪、圖像分割、空間轉(zhuǎn)換和圖像配準(zhǔn)。該工具箱中的許多功能支持多線程，可發(fā)揮多核和多處理器計算機的性能。圖像處理工具箱支持多種多樣的圖像類型，包括高動態(tài)范圍、千兆像素分辨率、ICC兼容色彩和斷層掃描圖像。圖形工具可用于探索圖像、檢查像素區(qū)域、調(diào)節(jié)對比度、創(chuàng)建輪廓或柱狀圖以及操作感興趣區(qū)域(ROI)。工具箱算法可用于還原退化的圖像、檢查和測量特征、分析形狀和紋理并調(diào)節(jié)圖像的色彩平衡圖像處理工具箱廣泛支持由各種設(shè)備生成的圖像，這些設(shè)備包括數(shù)碼相機、衛(wèi)星和機載傳感器、醫(yī)學(xué)成像設(shè)備、顯微鏡、望遠鏡和其它科學(xué)儀器?？梢詫Σ捎枚喾N數(shù)據(jù)類型的圖像進行可視化、分析和處理，其中包括單精度和雙精度浮點以及有符號和無符號的8位、16位和32位整數(shù)?？刹捎枚喾N方式將圖像導(dǎo)入和導(dǎo)出MATLAB?環(huán)境以供處理?？梢允褂肐mageAcquisitionToolbox?（圖像獲取工具箱）從Web攝像機、幀采集設(shè)備、兼容DCAM的攝像機和其它設(shè)備中獲取實時圖像。使用DatabaseToolbox?（數(shù)據(jù)庫工具箱），可訪問存儲在ODBC/JDBC兼容數(shù)據(jù)庫中的圖像。串口通信和舵機驅(qū)動本文使用ORO公司的舵機驅(qū)動解決方案，運用matlab直接給出PWM驅(qū)動信號，節(jié)約了硬件成本。舵機的控制信號為周期是20ms的脈寬調(diào)制（PWM）信號，其中脈沖寬度從0.5ms-2.5ms，相對應(yīng)舵盤的位置為0－180度，呈線性變化。一定的脈寬，輸出軸會保持在一個相對應(yīng)的角度上，無論外界轉(zhuǎn)矩怎樣改變，直到給它提供一個另外寬度的脈沖信號，它才會改變輸出角度到新的對應(yīng)的位置上。舵機內(nèi)部有一個基準(zhǔn)電路，產(chǎn)生周期20ms，寬度1.5ms的基準(zhǔn)信號，有一個比較器，將外加信號與基準(zhǔn)信號相比較，判斷出方向和大小，從而產(chǎn)生電機的轉(zhuǎn)動信號。由此可見，舵機是一種位置伺服的驅(qū)動器，轉(zhuǎn)動范圍不能超過180度，適用于那些需要角度不斷變化并可以保持的驅(qū)動當(dāng)中。串口通信是指外設(shè)和計算機間，通過數(shù)據(jù)信號線、地線、控制線等，按位進行傳輸數(shù)據(jù)的一種通訊方式。這種通信方式使用的數(shù)據(jù)線少，在遠距離通信中可以節(jié)約通信成本，但其傳輸速度比并行傳輸?shù)?。串口是計算機上一種非常通用的設(shè)備通信協(xié)議。大多數(shù)計算機（不包括筆記本電腦）包含兩個基于RS-232的串口。串口同時也是儀器儀表設(shè)備通用的通信協(xié)議；很多GPIB兼容的設(shè)備也帶有RS-232口。同時，串口通信協(xié)議也可以用于獲取遠程采集設(shè)備的數(shù)據(jù)。RS-232（ANSI/EIA-232標(biāo)準(zhǔn)）是IBM-PC及其兼容機上的串行連接標(biāo)準(zhǔn)?？捎糜谠S多用途，比如連接鼠標(biāo)、打印機或者Modem，同時也可以接工業(yè)儀器儀表。用于驅(qū)動和連線的改進，實際應(yīng)用中RS-232的傳輸長度或者速度常常超過標(biāo)準(zhǔn)的值。RS-232只限于PC串口和設(shè)備間點對點的通信。RS-232串口通信最遠距離是50英尺。本章小結(jié)本章介紹了本文所利用的各種技術(shù)基礎(chǔ)，包含舵機驅(qū)動和視覺傳感器及其圖像處理和測距原理，下文將詳細論述具體設(shè)計和組裝調(diào)試，并給出詳細程序和算法。實驗平臺的設(shè)計設(shè)計一個六足步行平臺，并搭載實驗設(shè)備，運用舵機驅(qū)動板進行控制。程序統(tǒng)一使用matlab語言編寫，完成算法部分設(shè)計后生成c語言源程序集。電源部分的設(shè)計電池部分本設(shè)計時用LIONPower11.1V2200MAH30C聚合物充電鋰電池，電量2200mAh持續(xù)放電倍率為30C，尺寸適中。聚合物鋰離子電池的原理與液態(tài)鋰相同，主要區(qū)別是電解液與液態(tài)鋰不同。電池主要的構(gòu)造包括有正極、負極與電解質(zhì)三項要素。所謂的聚合物鋰離子電池是說在這三種主要構(gòu)造中至少有一項或一項以上使用高分子材料做為主要的電池系統(tǒng)。具有如下優(yōu)點：1.單體電池的工作電壓高達3.6v~3.8v遠高于鎳氫和鎳鎘電池的1.2V電壓。2.容量密度大,其容量密度是鎳氫電池或鎳鎘電池的1.5~2.5倍,或者更高。3.自放電小,在放置很長時間后其容量損失也很小。4.壽命長，正常使用其循環(huán)壽命可達到500次以上。5.沒有記憶效應(yīng),在充電前不必將剩余電量放空,使用方便。6.安全性能好聚合物鋰電池在結(jié)構(gòu)上采用鋁塑軟包裝，有別于液態(tài)電芯的金屬外殼，一旦發(fā)生安全隱患，液態(tài)電芯容易爆炸，而聚合物電芯最多只會氣鼓。7.厚度小，能做得更薄超薄，電池能夠組裝進信用卡中。普通液態(tài)鋰電采用先定制外殼，后塞正負極村料的方法，厚度做到3.6mm以下存在技術(shù)瓶頸，聚合物電芯則不存在這一問題，厚度可做到1mm以下，符合時下手機需求方向。8.重量輕采用聚合物電解質(zhì)的電池?zé)o需金屬殼來作為保護外包裝。聚合物電池重量較同等容量規(guī)格的鋼殼鋰電輕40%，較鋁殼電池輕20%。9.容量大聚合物電池較同等尺寸規(guī)格的鋼殼電池容量高10～15%，較鋁殼電池高5～10%，成為彩屏手機及彩信手機的首選，現(xiàn)在市面上新出的彩屏和彩信手機也大多采用聚合物電芯。10.內(nèi)阻小聚合物電芯的內(nèi)阻較一般液態(tài)電芯小，目前國產(chǎn)聚合物電芯的內(nèi)阻甚至可以做到35mΩ以下，極大的減低了電池的自耗電，延長手機的待機時間，完全可以達到與國際接軌的水平。這種支持大放電電流的聚合物鋰電更是遙控模型的理想選擇，成為最有希望替代鎳氫電池的產(chǎn)品。11.形狀可定制制造商不用局限于標(biāo)準(zhǔn)外形，能夠經(jīng)濟地做成合適的大小。聚合物電池可根據(jù)客戶的需求增加或減少電芯厚度，開發(fā)新的電芯型號，價格便宜，開模周期短，有的甚至可以根據(jù)手機形狀量身定做，以充分利用電池外殼空間，提升電池容量。12.放電特性佳聚合物電池采用膠體電解質(zhì)，相比液態(tài)電解質(zhì)，膠體電解質(zhì)具有平穩(wěn)的放電特性和更高的放電平臺。13.保護板設(shè)計簡單由于采用聚合物材料，電芯不起火、不爆炸，電芯本身具有足夠的安全性，因此聚合物電池的保護線路設(shè)計可考慮省略PTC和保險絲，從而節(jié)約電池成本。圖3-1為所用聚合物電池。圖3-1聚合物電池DC-DC模塊DC/DC轉(zhuǎn)換器為轉(zhuǎn)變輸入電壓后有效輸出固定電壓的電壓轉(zhuǎn)換器。DC/DC轉(zhuǎn)換器分為三類：升壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器、降壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器以及升降壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器。根據(jù)需求可采用三類控制。PWM控制型效率高并具有良好的輸出電壓紋波和噪聲。PFM控制型即使長時間使用，尤其小負載時具有耗電小的優(yōu)點。PWM/PFM轉(zhuǎn)換型小負載時實行PFM控制，且在重負載時自動轉(zhuǎn)換到PWM控制。目前DC-DC轉(zhuǎn)換器廣泛應(yīng)用于手機、MP3、數(shù)碼相機、便攜式媒體播放器等產(chǎn)品中。在電路類型分類上屬于斬波電路。8安培UBEC是一種外置式穩(wěn)壓裝置，它以開關(guān)電源的模式工作。UBEC可以從2－3S鋰電池組獲得適合接收機和其它設(shè)備工作的直流電壓，并穩(wěn)定地提供高達8A的輸出電流。該UBEC可以輕松地為接收機、陀螺儀和多只舵機供電，因此非常適合航模和機器人電機驅(qū)動。本文選用該型電源DC-DC轉(zhuǎn)換器，可以將電池輸出轉(zhuǎn)換為5V穩(wěn)壓供電。機械運動部分舵機選擇和安裝在機器人電機控制系統(tǒng)中，舵機控制效果決定了機器人的整體性能。舵機是一種位置伺服驅(qū)動器，控制信號是PWM信號，其工作原理是：控制信號由接收機的通道進入信號調(diào)制芯片，獲得直流偏置電壓。它內(nèi)部有一個基準(zhǔn)電路，產(chǎn)生周期20ms，寬度1.5ms的基準(zhǔn)信號，將獲得的支流偏置電壓與電位器電壓比較獲得電壓差輸出，電壓差正負決定了電機驅(qū)動芯片的正反轉(zhuǎn)信號輸出。當(dāng)電機轉(zhuǎn)速一定時，通過級聯(lián)減速齒輪帶動電位器旋轉(zhuǎn)，使電壓差為0電機停止轉(zhuǎn)動。本設(shè)計采用TOWER

PRO(輝盛)最新大扭力舵機MG946R廠家編號：MG946R

產(chǎn)品凈重:

55g

產(chǎn)品尺寸:

40.7*19.7*42.9產(chǎn)品拉力:

10.5kg/cm(4.8V),13kg/cm(6V)

反應(yīng)速度:

0.20sec/60degree(4.8v)0.17sec/60degree(6.0v)

工作電壓:

4.8-7.2V

工作溫度:

0℃-55℃

齒輪形式:

金屬齒輪

工作死區(qū):

5us

(微秒)

舵機控制板如圖3-2舵機控制使用torobot公司ArduinoUSB32路舵機控制板，可以同時控制多達32個伺服電機協(xié)調(diào)動作，具有位置控制以及速度控制，既可以用PC機上的軟件來控制，也可以通過MCU（51、AVR、ARM、FPGA、PIC等）中的UART通訊（TTL電平的串口）發(fā)命令來控制舵機，也可以將PC機上的軟件產(chǎn)生的指令代碼下載到伺服電機控制器，實現(xiàn)脫機運作。通過PC機操作上位機軟件給控制器傳遞控制指令信號，即可實現(xiàn)多路伺服電機單獨控制或同時控制。也可以用帶串口的微處理器作為上位機組合使用，控制指令精簡，控制轉(zhuǎn)角精度高，波特率可以實時更改，體積小，重量輕，其可作為類人型機器人、仿生機器人、多自由度機械手的主控制器。本產(chǎn)品最大的優(yōu)勢是：可以同時控制32路伺服電機、精度很高（1us）、可以控制伺服電機的旋轉(zhuǎn)速度已達到多路伺服電機能夠同步運作、采用美國原裝進口的32位CPU，內(nèi)部集成USB通訊接口，采用美國進口的AT24C512SOP8作為EEPROM（Flash）來保持動作組數(shù)據(jù)，穩(wěn)定性極高、32路伺服電機獨立插針設(shè)計（不會產(chǎn)生擁擠的現(xiàn)）。圖3-2舵機控制板圖像采集和數(shù)據(jù)處理本設(shè)計應(yīng)用matlab進行圖像采集和處理，下面份項陳述所用工具和方法。圖像處理編程運用模糊算法處理圖片濾噪，由此可以進行進一步圖像處理。引用參考文獻分析，選定中值濾波。本文使用普通CCD攝像頭，在一定環(huán)境下容易產(chǎn)生噪聲，如不能去除則影響掃描結(jié)果，故先進行圖像前期處理，保證圖像質(zhì)量。中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進行排序，生成單調(diào)上升（或下降）的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中,f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。W為二維模板，通常為2*2，3*3區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。中值濾波法對消除椒鹽噪聲非常有效，在光學(xué)測量條紋圖象的相位分析處理方法中有特殊作用，但在條紋中心分析方法中作用不大.中值濾波在圖像處理中,常用于保護邊緣信息,是經(jīng)典的平滑噪聲的方法。如此，在保留激光線輪廓的同時，減小噪聲干擾。matlab圖像處理過程運用matlab進行進一步處理,提取紅色通道并記錄像素位置直接提取紅色通道最高值，矯正攝像頭亮度后可以得到如下圖3-3良好效果。圖3-3測試照片運動控制應(yīng)用matlab進行三角步態(tài)運算。編寫程序進行三角和運動學(xué)擬運算，完成后進行進一步優(yōu)化，使機器人離地高度固定。需要注意的是由于舵機有自己的特性，所以運用PWM方法進行微調(diào)，設(shè)置一組舵機對照校正表圖3-4。圖3-4PWM校正表對應(yīng)pwm占空比與角度，并進行運算。形成一定的步態(tài)，保證各對足相互配合進行機器人定位。顯示和連續(xù)處理matlab中使用如下預(yù)計進行圖像顯示和查詢。并連續(xù)成像形成圖像流處理。使用如下語句后，攝像頭參數(shù)得以獲得如下：>>imaqInfo=imaqhwinfoimaqInfo=InstalledAdaptors:{'winvideo'}MATLABVersion:'7.10(R2010a)'ToolboxName:'ImageAcquisitionToolbox'ToolboxVersion:'3.5(R2010a)'>>imaqInfo.InstalledAdaptorsans='winvideo'>>winvideoinfo=imaqhwinfo('winvideo')winvideoinfo=AdaptorDllName:[1x81char]AdaptorDllVersion:'3.5(R2010a)'AdaptorName:'winvideo'DeviceIDs:{[1]}DeviceInfo:[1x1struct]>>winvideoinfo.DeviceInfoans=DefaultFormat:'YUY2_1280x720'DeviceFileSupported:0DeviceName:'FaceTimeHDCamera(Built-in)'DeviceID:1ObjectConstructor:'videoinput('winvideo',1)'SupportedFormats:{1x6cell}>>device1=winvideoinfo.DeviceInfo(1)device1=DefaultFormat:'YUY2_1280x720'DeviceFileSupported:0DeviceName:'FaceTimeHDCamera(Built-in)'DeviceID:1ObjectConstructor:'videoinput('winvideo',1)'SupportedFormats:{1x6cell}>>device1.DeviceNameans=FaceTimeHDCamera(Built-in)>>device1.DeviceIDans=1>>device1.DefaultFormatans=YUY2_1280x720>>device1.SupportedFormatsans=Columns1through4'YUY2_1280x720''YUY2_160x120''YUY2_176x144''YUY2_320x240'Columns5through6'YUY2_352x288''YUY2_640x480'obj=videoinput('winvideo')如上，攝像頭支持數(shù)種分辨率，選定640，480分辨率進行試驗，達到最佳效果。matlab圖像句柄顯示在matlab中,每一個對象都有一個數(shù)字來標(biāo)識,叫做句柄.當(dāng)每次創(chuàng)建一個對象時,matlab就為它建立一個唯一的句柄句柄中包含有該對象的相關(guān)信息參數(shù)，可以在后續(xù)程序中進行操作，改變其中的參數(shù)，以便達到不同的效果例如

figure(gcf)打開這個窗口。句柄式圖形常用函數(shù)：

（1）get（h）返回句柄值h所指定的圖形對象的所有屬性名稱與相對應(yīng)的屬性值

（2）a=get(h)返回由句柄值h所指定的圖形對象的屬性結(jié)構(gòu)數(shù)組，并且該數(shù)組的字段名稱就是該對象的屬性名稱。

（3）a=get(0,'factory')返回所有能由用戶設(shè)置的屬性的默認定義值。

（4）a=get(0,'FactoryObjectTypePropertyName1','FactoryObjectTypePropertyName2',...)返回指定對象類型指定的屬性值，輸入?yún)?shù)FactoryObjectTypePropertyName為一個關(guān)鍵詞，由字符Factory與圖形對象類型（如Figure）還有屬性名稱（如Color）組成。

a=get(0,'factoryFigureColor')返回Figure對象的Color屬性值。

（5）a=get(h,'DefaultObjectTypePropertyName1','DefaultObjectTypePropertyName1',...)返回句柄值為h的對象指定屬性的默認值。如“DefaultFigureColor”。

（6）a=get(h,'default')列出h對象的所有屬性的默認屬性值

（7）a=set(h)返回句柄值h所指定的圖形對象的所有屬性名稱對應(yīng)的可設(shè)置屬性值，a為結(jié)構(gòu)數(shù)組，存儲對象的屬性名稱，其字段值為相對應(yīng)的屬性值。屬性值中用{}括起來的表示默認值。

（8）set(h,a)使用指定的屬性值來設(shè)置由句柄值h所指定的對象屬性，a為結(jié)構(gòu)數(shù)組，其字段名稱為對象的屬性名稱，字段值為相對應(yīng)的屬性值。

（9）a=set(0,'factory')返回那些用戶可以設(shè)置默認值的所有對象的屬性，同時顯示可設(shè)置的屬性值。

（10）a=set(0,'FactoryObjectTypePropertyName')返回所有對象中指定的屬性名稱FactoryObjectTypePropertyName的所有可能的屬性值。

（11）a=set(h,'屬性名','屬性值')設(shè)置句柄值為h的對象的與屬性名對應(yīng)的屬性值。

（12）set(h,'DefaultObjectTypePropertyName1','DefaultObjectTypePropertyName2',...)對句柄值為h的對象設(shè)置特定屬性名稱的屬性默認值。

（13）H=findobj;返回Root對象與其所有子對象的句柄值

（14）H=findobj（h）;返回h變量的句柄值

（15）H=findobj(’屬性名稱‘，’屬性值‘);依據(jù)對象的屬性名稱和屬性值找出匹配的對象句柄值。

（16）H=findobj(ObjectHandles，’屬性名稱‘，’屬性值‘);根據(jù)限定的對象列表找出與對象的屬性名稱和屬性值匹配的對象句柄值

（17）gcf返回當(dāng)前Figure對象的句柄值

gca返回當(dāng)前axes對象的句柄值

gco返回當(dāng)前鼠標(biāo)單擊的句柄值，該對象可以是除root對象外的任意圖形對象，并且Matlab會把當(dāng)前圖形對象的句柄值存放在Figure的CurrentObject屬性中Figure對象的屬性篇

(1).^是矩陣每個元素的冪乘，^是數(shù)的冪乘。

(2)set(handle)列出句柄值為handle的對象的所有屬性

get(handle)除列出上述屬性外，還列出可以設(shè)置的屬性

reset(handle)將所有屬性改為默認值

delete(handle)刪除句柄值為handle的圖形對象

(3)利用set（handle，‘屬性名稱’）獲得句柄值為handle的對象的屬性名稱下所有可設(shè)置的屬性值

set(gcf,'units):得到[inches|centimeters|normalized|points|{pixels}|characters]，其中，大括號中是默認值

(4)clfreset;將窗口關(guān)閉，并重新設(shè)置其屬性為默認值。

(5)Closerequestfcn，有效值為字符串或函數(shù)句柄(前加@)

當(dāng)關(guān)閉繪圖窗口或離開Matlab時，就會定義Closerequestfcn定義的函數(shù)

(6)createfcn，當(dāng)Matlab建立一個對象時(如為figure對象，即打開一個繪圖窗口），就會觸發(fā)createfcn所定義的callback程序。如set(0,'defaultfigurecreatefcn','set(gcbo,''integerhandle'',''off'')');即