基于視覺伺服的機械臂精確運動控制研究.pdf

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，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物體空間坐標，基于位置視覺控制指引機械臂接近目標物體，運用Eye-in-hand安裝方式的相機對目標進行精確定位，基于混合視覺伺服控制精確抓取、放置目標。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進行定向測量，并從分割的圖像中準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