本文是一篇计算机论文，笔者认为未来的研究还将探索利用双目相机建立基于深度学习的3D关键点坐标识别系统，以消除深度误差并提高小腿的识别精度。通过结合深度学习和双目视觉技术，可以实现对物体的立体感知和精确定位，从而使识别系统更具有应用广泛性。
第1章 绪论
1.1 概论
随着社会的不断进步和科技的不断发展，机器人的应用领域逐渐扩大，人们对机器人的功能需求也越来越多。足式机器人是代替人类在复杂环境下完成多种任务的最佳机器人之一，因为它具有非常好的自由度，可以在非结构化和恶劣的环境中工作。然而，机器人的实际精度与理论设计模型之间的运动误差限制了机器人的应用。为了确保其运动的准确性，通过零位标定，机器人可以确定自身关节的初始偏移值，使其控制器发出与实际姿态相匹配的指令信息，对由于关节零位误差产生的步态误差进行补偿，提高运动稳定性。
通常机器人在以下几种情况需要进行零位标定：（1）更换电机、机械系统零部件后。（2）超越机械极限位置，如机器人塌架。（3）与工作或环境长时间发生剧烈碰撞。（4）没有控制器控制下，手动移动机器人关节。（5）整个储存系统需要重新上载时等。因此，为了提高校准精度和工厂生产效率，方便用户进行校准，本文基于运动姿态传感器MPU6050和单目摄像头，分析传感器特征信息，设计检测算法，计算足式机器人关节舵机零位偏移值，实现足式机器人自动化零位校准。
1.2 课题研究的背景及意义
大多数四足机器人[1]以液压或是液电混合[2]为驱动形式，造价昂贵，广大电子爱好者很难接触和学习。Petoi Bittle[3]是一款成本低于300美元，重0.64磅的四足微型机器人，为了适应较小的重量和成本限制，微型机器人通常会受到板载传感器、执行器和计算资源的有限性的限制。Bittle的结构尺寸大小见图1，大约只有一个手掌大小，可以通过终端设备控制Bittle执行各种动作，而在Bittle执行各种步态和姿势的前提是需要对Bittle进行校准，四足机器人通常使用多种步态，包括对角步态、蹦跃步态和疾驰步态等。这些步态根据机器人的速度需求进行选择，以达到最优的运动效果。Bittle的步态和姿态都是根据零位来定位的，精确标定关节舵机零位是Bittle稳定执行静态姿势和动态步态的关键，因此实现Bittle的腿部关节校准对步态和姿势的稳定性[4]具有重要作用。
第2章 相关理论基础与技术
2.1 Bittle的重要组件分析本
节介绍Bittle的重要组件，Bittle的整体框架为 ABS+PC 材料混合注塑，具有较优的强度和韧性，为机器人的跳跃、翻转等动作提供了良好的硬件条件。
（1）伺服机构和电池
Bittle使用9个PIS伺服电机分别来驱动头部、四个肩膀和膝关节。该伺服器是一种微型的能够快速响应的位置控制的伺服器，因为传统上应用于航模而被称为舵机，其可控制的旋转角度为270度。具体参数如下：
2.2 运动姿态传感器模块
MPU6050是一种六轴传感器，因其集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪而得名。这款传感器能够精确地测量三轴加速度和角速度，使其在电子设备中具备了广泛的应用前景。通过MPU6050内置的数字运动处理器（DMP）和卡尔曼滤波算法，可以对原始的角速度数据进行姿态融合解算，从而获取三轴方向的角度数据。MPU6050广泛应用于飞行器、平衡车、智能手机和运动追踪设备等领域，在学术研究中，其性能参数和工作原理被广泛用于运动分析、姿态控制和姿态估计等领域的研究中。
（1）轴向说明
如图2-3所示，MPU6050模块的三个轴的方向做了标注。水平向右的轴被标记为X轴，竖直向前的轴为Y轴，而垂直于模块向上的轴被定义为Z轴。角速度的旋转方向按照右手法则进行定义，即右手大拇指所指方向为轴的正方向，而右手四指弯曲的方向为轴旋转的正方向。绕X轴旋转方向的角度称为Roll滚动角，绕Y轴旋转方向的角度称为Pitch俯仰角，绕Z轴旋转方向的角度称为偏航角Yaw，三者合称欧拉角/姿态角。
（2）加速度传感器说明
加速度计的输出是机体坐标系中三轴上的重力加速度分量，可用于计算与系统之间的角度。静止时，输出为重力加速度；倾斜时，可计算当前角度；运动时，输出叠加了运动产生的加速度。ACC_X、ACC_Y和ACC_Z分别表示三轴分量，单位为重力加速度g，可选择2g、4g、8g或16g的倍率。倍率选取决定了最大测量值和量程大小。
第3章 基于MPU6050的校准方法研究 ................................. 16
3.1 基于MPU6050的校准方案总体设计 ............................. 16
3.2 数据特征分析 ............................................... 18
第4章 基于轻量化CNN的单目视觉校准方法研究 ....................... 37
4.1 基于单目视觉的零位校准系统 ................................. 37
4.2 基于U-Net的轻量化CNN关键点识别模型建立 ................... 37
第5章 总结与展望 ................................... 49
5.1 工作总结 ............... 49
5.2 展望 ....................... 49
第4章 基于轻量化CNN的单目视觉校准方法研究
4.1 基于单目视觉的零位校准系统
本文自动关节零位校准系统流程如图4-1所示。第一步，单目摄像机的标定和实验场景图片的获取，构建数据库。第二步，构建基于轻量级CNN架构的算法，训练网络。第三步，使用训练好的算法识别场景图片中四足机器人关节关键点，获取关节关键点坐标。第四步，使用关节关键点坐标计算关节舵机的零位偏移角度。第五步，通过串口将零位偏移角度下载到机器人运动控制器，运动控制器根据零位偏移值对机器人步态进行误差补偿。
第5章 总结与展望
5.1 工作总结
本文介绍了一个实际的工业生产项目，其中实现四足机器人自动化流程与设计。通过前几章的论述可知，产品的稳定运行与机器人的零位校准关系密切。从工厂的生产要求出发，所设计的校准系统可以实现自动化校准，提升工厂生产效率。
Bittle机器人传统的校准方法使用L型校准尺人眼估计关节偏移值，使得校准的精度得不到完全的保障，并且生产效率较低。对此，使用传感器的机理特征，设计可靠的自动化校准流程，获得精确的舵机零位偏移值。
（1）基于MPU6050的校准方案，将校准程序上载到ESP8266，只需要插入ESP8266即可实现自动化校准，该方法的两种方案各有其优缺点，但两种方法案均简单可行，并且精度满足工厂出厂要求，同时可以应用在不用的需求场景中。
（2）基于单目视觉的校准方法成本低，易于实现，可满足实际需要。可以在不同使用场景下代替人工校准，降低校准流程中时间消耗，实现自动化校准，提升批量生产效率，具有一定实际意义。
（3）两种方案各有其优缺点。MPU6050方案一可实现闭环自动化校准，方案二借助校准架进一步提升精度提高稳定性，但二者校准速度都较慢，且对校准环境有一定要求。单目相机方案借助摄像头实现快速校准，且环境影响小，可以进一步提升效率和稳定性。
参考文献（略）