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文檔簡介
1、論文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機視覺技術(shù)和機器人控制技術(shù)引入到自動化立體倉庫的設(shè)計之中,試圖提高機器人對貨物和貨箱自動定位和自動抓取的精度和速度,最終實現(xiàn)無人參與的全自動化智能立體倉庫.該文提出、設(shè)計并實現(xiàn)了一套較為完整的基于計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器人控制技術(shù)的機器人手眼系統(tǒng)位置協(xié)調(diào)控制的方案.該文研究內(nèi)容主要包括圖像處理、CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器人手眼協(xié)調(diào)和機器人的控制.1.圖像處理:在圖像預(yù)處理中,使用了圖像灰度化、圖像平滑和對比度增強
2、算法.在圖像分割中,采用了二值化、Sobel和串行迭代等算法,實現(xiàn)了圖像邊緣的提取.2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器人手眼協(xié)調(diào):因CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他網(wǎng)絡(luò)相比,在機器人控制和空間映射方面具有獨特的優(yōu)勢,故該課題采用小腦模型CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).通過CMAC網(wǎng)絡(luò)把圖像處理提取出的中心點坐標(biāo)變換為機械手運動坐標(biāo),從而能以較高的精度和較快的速度實現(xiàn)機器人手眼系統(tǒng)位置協(xié)調(diào)控制.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計包括:訓(xùn)練樣本的采集、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計、多維CMAC算法的改進和網(wǎng)絡(luò)參
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