Advertisement

关于视觉引导的抓取机器人控制系统的探讨

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本研究深入探讨了基于视觉引导的抓取机器人控制系统的设计与实现,旨在提高机器人的自主识别、定位及抓取能力,推动智能机器人技术的发展。 本段落的研究内容主要从以下几个方面展开: (1)针对常见的多连杆夹抱式与真空吸附式抓取方式的效率低下和灵活性不足等问题,开发了一套新的抓取机器人系统。该机器人的结构由粗调机构和微调节粘附平台两部分组成,并采用“粗-细”两级调控机制来实现末端粘附装置在空间中的运动调整:通过粗调机构使末端快速移动至目标物体附近;利用微调节平台上多个粘附盘形成的包络面与待抓取的曲面物体表面紧密贴合,从而完成对复杂形状物体的有效抓取。 (2)考虑到多级伺服控制和复杂的交互需求,确定使用上下位机结合开放式控制系统以及基于PC平台的视觉系统。硬件方面包括了控制器板卡、伺服电机、压力传感器、操作开关及工业相机等组件;软件设计则在C++平台上完成,涵盖了初始化设置模块、通信协议处理单元、数据解析与分析功能块和安全保障机制,以实现高效的人机交互界面。 (3)为了确保机器人末端的运动轨迹能够精确地反映各个关节的动作变化关系,基于D-H法建立了机器人的数学模型,并探讨了逆向求解的过程。此外还完成了手眼标定及相机校准实验,确定了机械臂末端与摄像设备之间的位置姿态转换矩阵以及摄像头的具体成像规则。 (4)针对外形不规则且材质不同的大曲率表面物体抓取难题,提出了相应的解决方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本研究深入探讨了基于视觉引导的抓取机器人控制系统的设计与实现,旨在提高机器人的自主识别、定位及抓取能力,推动智能机器人技术的发展。 本段落的研究内容主要从以下几个方面展开: (1)针对常见的多连杆夹抱式与真空吸附式抓取方式的效率低下和灵活性不足等问题,开发了一套新的抓取机器人系统。该机器人的结构由粗调机构和微调节粘附平台两部分组成,并采用“粗-细”两级调控机制来实现末端粘附装置在空间中的运动调整:通过粗调机构使末端快速移动至目标物体附近;利用微调节平台上多个粘附盘形成的包络面与待抓取的曲面物体表面紧密贴合,从而完成对复杂形状物体的有效抓取。 (2)考虑到多级伺服控制和复杂的交互需求,确定使用上下位机结合开放式控制系统以及基于PC平台的视觉系统。硬件方面包括了控制器板卡、伺服电机、压力传感器、操作开关及工业相机等组件;软件设计则在C++平台上完成,涵盖了初始化设置模块、通信协议处理单元、数据解析与分析功能块和安全保障机制,以实现高效的人机交互界面。 (3)为了确保机器人末端的运动轨迹能够精确地反映各个关节的动作变化关系,基于D-H法建立了机器人的数学模型,并探讨了逆向求解的过程。此外还完成了手眼标定及相机校准实验,确定了机械臂末端与摄像设备之间的位置姿态转换矩阵以及摄像头的具体成像规则。 (4)针对外形不规则且材质不同的大曲率表面物体抓取难题,提出了相应的解决方案。
  • 分类开发设计.pdf
    优质
    本文介绍了基于视觉引导的机器人抓取分类系统的设计与实现,通过图像处理技术识别并分类不同物体,指导机械臂精准执行抓取任务。 设计基于视觉引导的机器人抓取分类系统涉及多个核心技术和流程。该系统的硬件构成包括六自由度串联工业机器人、SCARA四轴机器人以及3D和2D相机,这些设备共同构成了视觉引导系统的硬件基础。其中,六自由度串联工业机器人负责执行具体的抓取操作,而SCARA四轴机器人则可能用于特定方向的操作;结合使用3D和2D相机使得系统能够进行精确的视觉捕捉。具体来说,3D相机获取深度信息,2D相机提供二维图像数据,两者共同提供了对物体形状、位置及姿态的全面理解。 在软件方面,则采用了基于Halcon视觉处理平台以及Qt软件框架的二次开发工作。Halcon是一个专业的机器视觉软件工具包,它包括了图像预处理、位姿估计和模板匹配等功能;而Qt则是一款跨平台的应用程序开发框架,用于构建图形用户界面及实现后端逻辑控制。这两者的结合使开发者能够快速搭建起自动抓取与分类的软件架构。 在图像预处理环节中,通常需要去除噪声、增强图像质量以及调整对比度等操作来提高后续分析和处理步骤的基础条件。位姿估计技术则通过分析物体特征以估算其空间位置及姿态信息,是实现精准抓取的关键因素之一;模板匹配则是将目标物的形状与预设模型进行比对,从而识别出具体对象。 在实际应用中,系统流程一般如下:首先由相机采集图像数据,并经过图像预处理、位姿估计和模板匹配等步骤,在上位机软件的支持下获得物体三维坐标或中心点位置信息。然后这些信息会被发送给机器人控制系统以指导其执行抓取动作,从而实现对多种堆叠物块的识别及拾起。 实验结果表明,该系统在视觉定位方面的误差范围为0.05至1.22毫米,在摆放角度控制于5度以内时,机器人的分类效率比人工操作提高了约62%。这不仅展示了其能够有效且精准地完成目标物体抓取任务的能力,并且显著提升了整体工作效率和精度水平。 综上所述,设计一个高效的基于视觉引导的机器人抓取系统需要关注以下几点:选择适合硬件平台及相机设备是确保准确度的前提条件;强大的机器视觉软件平台则是处理复杂图像信息的基础工具;同时,在构建软件框架时需考虑其易用性和扩展性以适应不同应用场景需求;最后,实际操作中的测试与优化工作也是保证最终效果的关键环节。总体而言,此类系统设计为流水线自动化及智能制造等领域提供了强有力的技术支持和解决方案。
  • ROS定位下智能究_王海玲
    优质
    本文由作者王海玲撰写,主要探讨了基于ROS平台的视觉定位技术在机器人智能抓取系统中的应用与实现,分析其关键技术及面临的挑战。 随着科技的迅速发展,机器人应用变得越来越广泛。在线示教和离线编程是当前工业生产线上常用的两种控制方式,然而由于抓取目标物体初始位置与最终放置位置受到严格限制的问题存在,只能依赖机械手段完成机器人的点到点操作,导致整个过程耗时较长、工作效率低下并且定位精度不高,这在一定程度上影响了机器人智能化的提升。针对这一问题,本课题提出了一种基于ROS(Robot Operating System)视觉定位技术的智能机械臂抓取系统解决方案,旨在解决目标物体初始位置和最终放置位置受限的问题。具体而言,首先通过张正友算法标定RGB-D相机以获取其内外参数;其次利用棋盘格与AR标签两种方法实现手眼标定;然后结合多种信息进行目标识别及姿态估计;最后完成整个智能抓取任务。
  • 械臂动力学物体
    优质
    本项目研究机械臂的动力学建模与实时控制策略,并结合计算机视觉技术实现精准的物体识别和定位,以完成复杂环境中的自动化抓取任务。 本段落为一篇关于移动机械臂动力学控制及基于视觉的物体抓取技术的硕士学位论文。研究者通过建立移动机械臂的动力学模型并设计相应的控制算法,实现了对机械臂的精确操控。同时,借助视觉传感器的应用,成功完成了对目标物的识别与抓取任务。本段落的研究成果对于推动机器人技术的发展具有重要意义。
  • PUMA560械臂路径规划研究
    优质
    本研究聚焦于运用视觉引导技术优化PUMA560机械臂的抓取路径规划问题,旨在提升其在动态环境中的自主作业能力与效率。 该文件探讨了基于视觉的PUMA560机械臂抓取路径规划问题,涵盖了图像采集与处理、机械臂建模、三维重建以及视觉伺服控制等内容(2013年4月2日发布,使用Matlab编写,大小为21KB)。
  • PatMax助力康耐
    优质
    PatMax是康耐视公司开发的一种先进的视觉定位工具,通过运用独特的几何匹配算法,显著提高了视觉引导机器人系统的准确性与鲁棒性,在制造业中广泛应用。 Evolut公司决定实施基于康耐视In-Sight视觉技术的机器人解决方案,为一个重要的汽车客户节省了20%的装配时间。作为康耐视分销商的Edge Vision为其推荐了功能强大的In-Sight系统来解决这一问题。自1980年以来,位于巴塞罗那的Evolut公司一直专注于提供工业流程自动化方面的解决方案和零部件。该公司为客户定制生产设备以实现全面方案(例如机器人应用)的应用,并通过处理复杂的问题确保系统的最大可靠性。 在面对质量控制挑战时,Evolut遇到了一个特定客户需求:需要为装配和检测货车的一个关键部件设计一台机器。该部件形似一根铁管,是车辆内部结构的关键部分,包括70个不同的检查点(例如焊接)。
  • 定位(Matlab)
    优质
    本项目探讨了利用Matlab开发机器人视觉引导系统,以实现精准的室内环境下机器人定位技术。结合图像处理与算法优化,增强机器人的自主导航能力。 基于视觉引导的MATLAB机器人系统,包含机器人的正向与逆向解算功能。
  • 智能服务
    优质
    本项目旨在研发一种基于机器视觉技术的智能抓取服务机器人,该机器人能够自主识别并精准抓取不同形状与尺寸的物品,适用于仓储、物流及家庭服务等场景。 机器视觉机器人智能抓取技术能够使机器人通过图像识别来精准地完成物品的拾取操作。这项技术结合了计算机视觉算法与机械臂控制策略,大大提升了工业自动化生产线上的灵活性和效率。
  • 智能开发设计
    优质
    本项目致力于研发一种基于机器视觉技术的智能导航机器人控制系统,旨在实现自主避障、路径规划和精准定位等功能,推动服务型机器人在复杂环境中的广泛应用。 移动机器人是机器人学的重要分支之一,并且随着相关技术的迅速发展,它正向着智能化和多样化方向前进,在各个领域都有广泛应用。于春和采用激光雷达的方式检测道路边界,效果良好;然而在干扰信号较强的情况下,则会影响其检测准确性。付梦印等人提出了一种以踢脚线为参考目标的导航方法,可以提高视觉导航的实时性。 本研究采用了视觉导航方式,使机器人能够在基于结构化道路的环境中实现路径跟踪、停靠指定位置以及提供导游解说等功能,并取得了较好的效果。
  • 自动降落
    优质
    本项目致力于开发一种基于视觉感知技术的无人机自主着陆系统,旨在实现各种环境下的精准、安全降落。 厦门大学硕士论文提出了一种基于视觉引导的无人机自动着陆方案。该研究采用ODROIDXU模块,并使用简单的视觉图形进行识别和处理。提取的核心方案相对简洁明了,但其具有独特价值的部分在于应用SRUKF算法对估计的位置进行了滤波处理,从而实现了较为理想的效果。