yolov5 坐标机械臂
时间: 2025-02-19 07:35:54 浏览: 73
### 使用 YOLOv5 进行物体检测并将其坐标应用于机械臂控制
#### 物体检测与坐标获取
YOLOv5 是一种高效的实时物体检测框架,适用于各种应用场景。当使用该模型进行物体检测时,可以得到每个被检测对象的位置信息,通常表示为边界框的左上角和右下角坐标 (x_min, y_min),(x_max, y_max)[^2]。
```python
import torch
from PIL import Image
import cv2
# 加载预训练好的yolov5s权重文件
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
def detect_objects(image_path):
img = Image.open(image_path)
results = model(img)
object_data = []
for detection in results.xyxy[0]:
x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls = detection.tolist()
center_x = (x_min + x_max) / 2
center_y = (y_min + y_max) / 2
object_data.append({
"center": (center_x, center_y),
"class": int(cls),
"confidence": float(conf)
})
return object_data
```
此函数接收一张图片路径作为输入参数,并返回一个列表,其中包含了所有检测到的对象中心点坐标及其类别编号[^1]。
#### 坐标转换与机械臂运动规划
一旦获得了目标物品的确切位置,在将其传递给机械臂之前还需要考虑相机坐标系与世界坐标系之间的变换关系。这一步骤涉及到手眼标定过程,即建立视觉传感器(摄像头)相对于末端执行器(夹爪)的空间几何关系。
假设已经完成了上述的手眼标定工作,则可以根据获得的目标物相对摄像机的姿态来计算出它在全局坐标下的具体数值;之后再依据这些数据制定合理的动作指令序列供机械手臂去完成拾取任务:
```python
def move_robot_to_object(object_center_world_frame):
# 此处省略了具体的通信协议细节以及底层硬件接口调用部分
robot.move_linearly_to_position(object_center_world_frame)
```
这里 `move_robot_to_object` 函数接受的是经过坐标变换后的目标物在全球参考帧内的三维坐标向量,负责发送相应命令使机器人移动至指定地点附近准备下一步的操作——比如抓握或搬运等[^4]。
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