2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩126頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、本文密切結(jié)合電子、輕工、食品和醫(yī)藥等領(lǐng)域自動化生產(chǎn)線高速輕載搬運作業(yè)需求,研究基于視覺的機器人控制技術(shù)、現(xiàn)場快速標(biāo)定技術(shù),以及機器人-視覺系統(tǒng)與生產(chǎn)線傳送帶的標(biāo)定技術(shù),并以開發(fā)具備視覺引導(dǎo)功能的少自由度高速包裝機器人為工程背景,將研究成果用于提高Delta機器人精度和抓取準(zhǔn)確性。全文取得了如下創(chuàng)造性成果:
  在機器人視覺控制技術(shù)方面,構(gòu)建了基于位置的Dynamic Look-and-Move結(jié)構(gòu)的視覺控制系統(tǒng)方案,為實現(xiàn)機器人對

2、傳送帶上散亂物料的快速抓放操作提供了重要保障,并在攝像機標(biāo)定、目標(biāo)方向定位和多目標(biāo)動態(tài)跟蹤抓取三個方面形成特色:
  (1)攝像機標(biāo)定。提出一種基于局部線性法的攝像機標(biāo)定方法,該方法采用通用標(biāo)定靶,僅需采集一副圖片即可確定攝像機的測量精度,進而簡化了視覺系統(tǒng)標(biāo)定過程。
  (2)目標(biāo)方向定位。提出一種目標(biāo)邊緣極坐標(biāo)化和等角度離散的匹配方法,解決了目標(biāo)繞z軸旋轉(zhuǎn)角度定位問題,具有定位精度高、計算過程簡單、實用性強的優(yōu)點。

3、>  (3)動態(tài)目標(biāo)跟蹤抓取。提出“伺服電機+同步傳送帶”的動態(tài)目標(biāo)跟蹤方法,該方法借助伺服電機編碼器實現(xiàn)多目標(biāo)不重復(fù)識別和動態(tài)跟蹤,并引入牛頓二分法計算動態(tài)目標(biāo)抓取位置,進而實現(xiàn)機器人對動態(tài)目標(biāo)的高頻率實時抓取。
  在機器人運動學(xué)標(biāo)定方面,提出一種基于“單目視覺+激光位移傳感器”的機器人現(xiàn)場快速標(biāo)定方法,標(biāo)定后機器人精度得到顯著提高。該方法在機器人誤差建模、誤差測量和參數(shù)辨識方面形成特色:
  (1)機器人誤差建模。構(gòu)造

4、了可將影響末端可補償與不可補償位姿精度幾何誤差源有效分離的誤差模型,并借助誤差靈敏度分析得出邊界誤差最敏感的結(jié)論,在此基礎(chǔ)上揭示出僅需檢測機器人末端全空間x、y向誤差及部分測點z向誤差即可有效實現(xiàn)幾何誤差參數(shù)的辨識,為誤差測量與參數(shù)辨識提供了理論依據(jù)。
  (2)誤差測量與參數(shù)辨識。提出了一種適用于現(xiàn)場的快速誤差測量方法,該方法采用移動攝像機,固定標(biāo)靶方式,利用基于共面 P4P的單目視覺定位原理測量機器人末端在x-y向的定位誤差,

5、并借助激光位移傳感器測量z向誤差,從而有效的辨識出幾何誤差參數(shù),補償后機器人定位精度由1 mm提高至0.1 mm數(shù)量級。
  在機器人-視覺系統(tǒng)與傳送帶標(biāo)定方面,提出一種基于單目視覺測量技術(shù)的標(biāo)定方法。該方法通過構(gòu)造距離度量特征實現(xiàn)視覺系統(tǒng)與傳送帶之間繞z軸的旋轉(zhuǎn)角度標(biāo)定,在此基礎(chǔ)上借助簡易標(biāo)靶,利用共面 P4P的單目視覺測量技術(shù)實現(xiàn)機器人與傳送帶的標(biāo)定。所提方法為提高機器人系統(tǒng)整體精度提供了重要保障。
  本文研究成果對豐

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論