随着计算机及网络技术的迅速发展,给机器人技术的发展带来了新的发展机遇,2015年在北京召开的机器人大会更是将机器人发展推向了高潮。智能型机器人作为机器人技术的一个分支越来越受到人们的关注,成为研究的重点。本文结合实际场景对智能移动机器人在室内环境下对规则物体的识别与抓取进行研究,在室内对指定的规则物体进行识别及定位,最后通过控制机器人的移动抓取物体。本文的主要工作总结如下：(1)目标检测与识别,本课题的规则物体有：圆形、长方形、三角形。由于传统的Hough变换不能有效的检测图像中是否有圆形、长方形、三角形等物体,本文针对不同的规则物体提出两种不同的识别方案：一是针对圆形物体,提出一种新的圆形物体识别方法,首先是基于HSV的颜色分割,对二值化后图像通过连通域轮廓标记结合圆形度计算轮廓面积与周长比值识别圆形物体；二是针对长方形及三角形物体,在基于HSV分割的基础上,提出使用Harris角点提取,通过改进该算法合理设置参数可以比较稳定的提取角点,由于噪声的存在,往往提取的角点数目偏多,所以对提取的角点进行坐标排序,选取一定数目的角点,计算这些角点夹角的余弦值有效识别长方形与三角形物体。(2)摄像机标定,深入研究了张正友标定算法,发现该算法操作简单,精度高,但是常常由于一些人为因素导致标定不准确,为了获得更精确值,本文拍摄多组图片,分别使用Matlab工具箱与OpenCV两种标定工具标定,以保证标定更精确。并将标定结果与通过小孔成像原理计算的焦距值做对比验证标定的正确性。(3)目标定位与抓取,目标定位阶段,根据实际的实验环境,制定合理的目标搜索策略,然后对目标物体相对机器人的位置进行等价分区,利用前人提出的基于地平面约束的测距算法,在此基础上加入误差矫正提高定位的准确性。物体抓取,研究了Pioneer3-AT型机器人平台并分析了在该机器人上执行程序的流程,通过测距得到的位置信息,调整机器人姿态,最后控制机械手运动抓取物体。实验结果表明,使用本文提出的两种目标识别方案不仅能够比较准确的识别规则物体,而且占用内存少。通过测距及摄像机标定结果将识别的物体定位通过控制机器人准确抓取物体。