基于六自由度機械臂的視覺伺服系統(tǒng)研究.pdf

1、人類大腦從外部世界獲得的信息主要來自視覺感知，在人工智能化日益發(fā)展的大趨勢下，機器人技術中強化視覺是非常重要的?，F(xiàn)在日新月異發(fā)展的機器人視覺伺服技術，不同于傳統(tǒng)機器人控制技術，通過將視覺信息引入并將其反饋至機器人控制系統(tǒng)中，用于控制機器人的運動，使其提高環(huán)境適應性。而無標定視覺伺服由其良好的適應性，越來越受到人們的關注研究。本文以PUMA560機械臂作為機器人伺服運動系統(tǒng)的本體，使用TMS320DM6437為處理器，這也是TI公司專門為

2、視覺處理開發(fā)的達芬奇平臺，通過對所采集的視覺信息的有效處理，構建了無標定視覺伺服控制系統(tǒng)，將機器人運動與視覺感知很好地結合。
　　在機械臂關節(jié)運動控制部分，首先建立了PUMA560機械臂的關節(jié)模型，并對其建立了速度與位置的雙閉環(huán)控制，通過仿真進行驗證。然后根據(jù)連桿坐標系及改進的D-H方法建立機械臂運動學模型。
　　在視覺處理部分，本文所采用的處理平臺是達芬奇DM6437，對采集的圖像進行了采集、灰度化等預處理操作，在此基礎上

3、，經(jīng)過大量仿真比對，最后使用霍夫變換對運動目標進行特征提取和中心定位。同時，通過對程序的研究，對源代碼，主要以C語言編寫，進行優(yōu)化，并通過編譯設置的優(yōu)化，極大縮短了算法對每一幀圖像的處理時間，提高了系統(tǒng)的實時性。
　　最后，在無標定視覺伺服控制系統(tǒng)的設計中，先在圖像空間中進行軌跡規(guī)劃，然后通過可變步長的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習訓練，最后可以將所估下一時刻目標速度值映射到機械臂末端，通過對機械臂的仿真，可以達到驅(qū)動機械臂按照目標物體的軌跡