基于三視點標定的機械臂智能控制.pdf

1、當今社會，新型科學取得了迅速的發(fā)展，大數據、人工智能、機器學習和深度學習成為了當今學科的研究熱點。同時在一定程度上也推動了機器人向著智能化的方向快速發(fā)展。機器智能化的程度也反應了一個國家工業(yè)現代化的水平。同時，機器智能化也不是一個單一的學科，它是集人工智能、深度學習、傳感器技術以及運動控制學等多個學科于一身。然而，機械臂作為機器智能化研究的一個重要方向，在生活中的各個領域也有著廣泛的應用。當前，大多數的機械臂都是通過程序設定，在特定工作

2、環(huán)境中重復地干著同一件事情。大多數機械臂都不能對外界環(huán)境信息擁有感知能力，做出相應的判斷進而進行相關作業(yè)。隨著工業(yè)快速的發(fā)展，對于智能機械臂的需求也越來越多，比如搬運機械臂、焊接機器人以及在航天領域在外太空進行作業(yè)的機器人等，他們都需要機械臂感知周圍環(huán)境信息，通過捕獲到的信息進行處理來完成相應的動作。機械臂智能化的發(fā)展是以計算機視覺技術作為基礎的，每當計算機視覺技術出現突破時，都會對機械臂智能控制提供推動作用。
　　基于視覺的機械

3、臂伺服控制系統(tǒng)可以根據攝像頭個數的不同而分為不同的系統(tǒng)分別為:單目視覺機械臂伺服控制系統(tǒng)、雙目視覺機械臂控制伺服系統(tǒng)和多目視覺機械臂控制伺服系統(tǒng)。隨著攝像機數目的增加，對于機械臂的控制過程越復雜，處理的時間復雜度也越高。當前，很多的研究都是基于兩個視點的機械臂智能控制。還沒有出現對多于兩個視覺的機械臂智能控制。
　　本文嘗試了三目視覺和眼固定的伺服控制系統(tǒng)，通過攝像頭獲取空間物體的二維圖像信息，通過二維圖像信息獲取物體在空間中的實

4、際位置坐標和機械臂末端控制單元的位置，然后通過對機械臂末端執(zhí)行器的軌跡規(guī)劃，從而完成機械臂對物體的相關操作。在三目視覺中，通過三焦張量來完成對攝像機內部參數的標定，并且根據計算視覺技術，完成對圖像特征的提取與預處理工作。在機械臂建模中采用經典的D-H建模模型，對六個自由度的機械臂進行了詳細的建模推導與求解。
　　并基于MATLAB對相關的算法功能進行相應的仿真實驗，在實驗中通過數據發(fā)現通過圖像獲取物體的三維坐標時，采用三視點對空間