適用于表面污染檢測的機械臂軌跡生成研究.pdf

1、核退役是核工業(yè)機器人重點應用場景之一，其中的智能化核退役工程是重中之重。在核退役工程中涉及到繁雜的核工業(yè)退役工藝流程，其中很重要的一項是表面污染檢測，檢測結(jié)果將影響被退役核設施的處置方案實施。本課題以當前國內(nèi)外核退役技術、機器人技術以及表面污染檢測技術的研究現(xiàn)狀為背景，主要圍繞機器人進行表面污染檢測時，如何使機械臂末端的檢測儀器，在滿足表面污染相關檢測特性的前提下，可以順利完成表面污染檢測任務展開研究。課題研究目的是設計一套可行的方案。

2、在本方案中使用線結(jié)構光掃描系統(tǒng)完成待測物表面點云數(shù)據(jù)的采集，經(jīng)過法向估計和適于表面污染檢測特性的點云法向偏置處理，得到檢測軌跡所在曲面的點云。通過點云切片等方法規(guī)劃出機械臂任務空間的檢測軌跡，機器人根據(jù)生成的軌跡自主完成檢測目標的表面污染檢測任務。
　　本課題針對表面污染檢測，主要研究了α、β這兩種核退役表面污染檢測中重點關注的放射性污染源輻射特性及常用的檢測方法，結(jié)合對中核821廠的待退役核反應堆及其周邊輔助設施的實地考察，對待

3、檢測對象和表面污染檢測工程的具體條件和需求進行了深入地分析和總結(jié)。
　　課題使用 D-H方法對 MOTOMAN-MH6S機械臂建立連桿模型，求解其正運動學方程，針對使用傳統(tǒng)方法求解機械臂逆運動學存在計算量比較大、且傳統(tǒng) BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡在被用來求解機器人逆運動學時會出現(xiàn)輸出誤差偏大的問題，這主要因其易陷入局部極值導致，論文對一種基于PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在求解機器人逆運動學中的應用進行較深入地研究

4、。
　　在滿足表面污染檢測任務的相關需求下，為了能夠獲取任務空間的檢測軌跡，在研究過程中，對待檢測物進行表面深度信息掃描，獲取其點云數(shù)據(jù)，經(jīng)過對獲取到點云數(shù)據(jù)進行預處理，得到更加有利于生成任務空間檢測軌跡的點云數(shù)據(jù)。再通過點云數(shù)據(jù)表面法線估計以及法向偏置算法，得到分別適用于α、β這兩種放射源檢測距離下檢測軌跡所在曲面的點云數(shù)據(jù)，對其進行點云切片等算法處理，最終完成任務空間的軌跡生成，并對生成的軌跡進行了實驗驗證。
　　本課題

5、完成了表面污染檢測特性及核輻射探測方法研究、機械臂運動學研究、任務空間中相關任務需求下的軌跡生成研究，并基于C++語言結(jié)合PCL開源庫在 VS2010平臺下對各算法進行了設計和實現(xiàn)，同時對本文研究結(jié)果進行實驗驗證。實驗結(jié)果表明：本文方案生成的檢測軌跡在進行模擬表面污染檢測任務過程中，針對直徑60cm、70cm、80cm、90cm、100cm管道上切割下來的待檢測曲面，進行α和β表面污染模擬檢測時，檢測距離平均有效率分別達70.25％和8