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文檔簡介
1、目前,我國廣泛使用的機器人處于示教再現(xiàn)階段,機器人的軌跡都是事先確定好的,而且要求機器人對周邊環(huán)境的定位精度很高,這樣大大的降低了生產(chǎn)線的柔性。在此背景下,視覺傳感器因其提供了豐富的目標(biāo)信息作為反饋,被逐漸的應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。其中基于視覺伺服的機械臂精確運動控制就是最廣泛的應(yīng)用研究之一,本文以丹麥UR3機械臂為研究載體,通過工業(yè)相機的配合使用,完成了基于視覺伺服的機械臂精確運動控制研究。本文主要研究內(nèi)容如下:
(1)基于本文研
2、究目標(biāo),提出一種雙目混合視覺伺服控制系統(tǒng)。充分的利用Eye-to-hand/Eye-in-hand各自安裝方式的優(yōu)點,使用Eye-to-hand安裝方式的相機提供視場下目標(biāo)物體空間坐標(biāo),基于位置視覺控制指引機械臂接近目標(biāo)物體,運用Eye-in-hand安裝方式的相機對目標(biāo)進(jìn)行精確定位,基于混合視覺伺服控制精確抓取、放置目標(biāo)。實驗結(jié)果表明,此視覺伺服系統(tǒng)穩(wěn)定性高,實用有效。
(2)針對傳統(tǒng)的基于圖像二階中心矩不能準(zhǔn)確計算出圖像方
3、向角的不足,提出運用一種基于圖像的立方體方向角估計算法。該算法可基于圖像處理直接對目標(biāo)進(jìn)行定向測量,并從分割的圖像中準(zhǔn)確估計出立方體的方向角。
(3)針對視覺伺服是一個多輸入多輸出的非線性系統(tǒng),本文提出一種基于參數(shù)自適應(yīng)的模糊視覺伺服控制算法。根據(jù)反饋圖像與期望圖像特征誤差作為輸入量,經(jīng)過模糊推理得到機器人空間位姿增量信號,通過逆運動學(xué)計算出機械臂各關(guān)節(jié)角度。將該控制算法與常規(guī)模糊視覺伺服控制算法進(jìn)行對比,仿真結(jié)果表明本文提出
4、的基于參數(shù)自適應(yīng)的模糊視覺伺服控制算法具有更好的控制效果。
(4)為實際驗證本文提出的算法效果,在VS2010平臺上使用C++語言編寫了控制軟件。實驗結(jié)果表明本文提出的基于參數(shù)自適應(yīng)的模糊視覺伺服控制算法放置成功率較常規(guī)模糊視覺伺服控制算法提高6.7%,抓取、放置兩立方木塊的平均耗時節(jié)約13s,驗證了本文提出的控制算法的優(yōu)越性。
在實驗過程中,系統(tǒng)存在一定程度的滯后現(xiàn)象,主要原因在于圖像處理耗時,后期有待研究更加高效
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