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室内环境中移动机械臂的目标抓取技术.caj

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简介:
本文探讨了在室内环境下,针对移动机械臂实现目标物体精准抓取的关键技术与算法研究,包括定位、路径规划及避障策略。 随着科学技术的进步,机器人在人类生产和生活中的作用日益重要。移动机械臂是一种将机械臂安装于移动机器人的平台上的设备。它不仅具备环境感知与自主导航的能力,还拥有灵活的操作特性,在工业生产、智能服务、太空作业及排爆侦察等领域得到了广泛应用。本段落聚焦于移动机械臂的排爆任务,并重点探讨室内环境下其建图和导航技术以及目标识别与抓取的关键问题。主要研究工作包括:(1)在Turtlebot2移动机器人平台上安装PhantomX_ARM机械臂,构建了移动机械臂系统;同时配备了RPLIDAR A2激光雷达传感器进行环境感知。

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客服
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  • .caj
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    本文探讨了在室内环境下,针对移动机械臂实现目标物体精准抓取的关键技术与算法研究,包括定位、路径规划及避障策略。 随着科学技术的进步,机器人在人类生产和生活中的作用日益重要。移动机械臂是一种将机械臂安装于移动机器人的平台上的设备。它不仅具备环境感知与自主导航的能力,还拥有灵活的操作特性,在工业生产、智能服务、太空作业及排爆侦察等领域得到了广泛应用。本段落聚焦于移动机械臂的排爆任务,并重点探讨室内环境下其建图和导航技术以及目标识别与抓取的关键问题。主要研究工作包括:(1)在Turtlebot2移动机器人平台上安装PhantomX_ARM机械臂,构建了移动机械臂系统;同时配备了RPLIDAR A2激光雷达传感器进行环境感知。
  • 点云配准应用
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    本研究探讨了点云配准技术在提高机械臂抓取精度与效率方面的应用,通过精确匹配物体模型和实际位置,增强机器人自主作业能力。 基于Point Pair Features(PPF)的6D姿态估计方法是一种在机器视觉领域广泛应用的技术,用于提取物体的位置和姿态信息。著名的Halcon软件中的Surface Matching模块就是在这一技术基础上进行了优化改进。
  • 基于改良YOLOv2注3D自主
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    本研究提出了一种基于改进YOLOv2算法的无标签训练方法,应用于3D机械臂环境中的物体检测与定位,实现高效准确的自主抓取任务。 本段落提出了一种在多物体环境下基于改进YOLOv2的无标定3D机械臂自主抓取方法。首先为减少深度学习算法YOLOv2检测多物体边界框重叠率及提高3D距离计算精度,我们设计并实施了改进版的YOLOv2算法。利用该算法识别图像中的目标物,并获取其在RGB图中的位置信息;接着结合深度数据使用K-means++聚类技术快速确定目标与相机间的准确距离、估算物体尺寸和姿态,并实时监控机械臂的位置,计算两者间的真实距离;最后依据上述参数应用PID控制策略指导机械臂精准抓取。改进后的YOLOv2算法显著提升了边界框的精确度及区分度,从而优化了对目标物位置信息(包括大小与角度)以及到手部装置的距离估算结果。此外,该方案摒弃传统标定流程依赖于复杂的雅克比矩阵技术而直接实现无标定位姿估计,具有良好的普适性。实验表明所构建的系统框架具备较高的图像分类和定位性能,并成功引导Universal Robot 3机械臂高效抓取随机摆放的目标物。
  • VREP-MATLAB器人仿真——PUMA560
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    本项目利用VREP与MATLAB集成环境进行PUMA560机械臂的目标抓取仿真研究,结合视觉识别技术优化路径规划和控制策略。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能,并配有使用Qt开发的上位机软件。该系统具备自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等功能,能够将传送带上的物品夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。
  • 代码代码代码代码代码代码代码代码代码 考虑到重复信息过多,可以简化为: 代码示例
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    本项目提供一系列用于控制机械臂进行精确移动的编程代码示例。通过这些代码,用户能够轻松实现对不同型号机械臂的位置调整和操作流程优化。 在机械臂控制领域,编写移动代码是至关重要的环节。这些代码通常由专业的程序员或工程师编写,用于精确控制机械臂在三维空间中的运动路径。这里我们主要探讨的是与软件和插件相关的机械臂移动代码。 从提供的代码片段来看,我们可以识别出这是一段基于汇编语言的程序。汇编语言是一种低级编程语言,它直接对应于机器指令,在硬件控制方面如机械臂非常有效。在这个例子中,可以看到一些常见的汇编指令: 1. `mov` 指令:用于在寄存器或内存位置之间移动数据。例如,`mov a1, 0x13h` 将数值 0x13h 移动到寄存器 a1 中。 2. `ah` 和 `al` 是 x86 架构中的 8 位寄存器,它们是 `ax` 寄存器的一部分。在 `mov ah, 0` 这一行中,将 ah 寄存器清零,可能用于初始化或设置特定标志。 3. `int` 指令:调用中断处理程序。例如,`int 0x10` 常见于早期个人电脑系统中的视频服务功能,在这里可能被用作控制或者通信手段之一。 4. 部分代码涉及 GDT(全局描述符表)和段选择子的概念,用于管理内存访问与任务切换。GDT 存储着定义了每个内存段属性的描述符,例如权限、大小等。“`GDTLEN equ $ - LABEL_GDT`”计算 GDT 的长度,“`Gdtptr` 指向 GDT 起始位置”。 5. `section` 关键字用于区分代码或数据分区。例如“`.s16`”部分可能表示一个 16 位的代码段。 6. 使用汇编中的符号赋值,如 “vram equ label_de - selectorvram”,定义了一个符号 vram 表示从 `selectorvrm` 到 `label_de` 的偏移量。 7. `%include` 指令用于包含外部文件,“pm.inc” 可能包含了与保护模式相关的定义或宏,这在 x86 系统中实现更高级的内存管理和多任务处理。 编写机械臂移动代码时需要考虑以下关键知识: 1. **坐标系统**:理解机械臂的各种坐标系(例如基座、工具和关节坐标),这对计算目标位置十分重要。 2. **运动规划**:如何设计路径以避免碰撞,并确保平稳高效的执行动作。 3. **逆向动力学**:根据期望的目标位置,通过求解非线性方程组来确定机械臂的关节角度。 4. **插值算法**:为了使移动更为平滑,通常会使用直线或圆弧插补等方法进行运动控制。 5. **实时控制**:由于需要在严格的时间限制内执行动作以确保响应速度和效率,因此代码必须具备高度的时效性。 6. **错误处理及安全机制**:保证系统能够在出现异常情况时迅速停止运行,防止设备损坏或人员受伤。 7. **通讯协议**:可能通过串口、以太网等接口与上位机进行通信。例如可以使用 Modbus TCP/IP 或 ROS(机器人操作系统)来传输数据和指令。 机械臂移动代码的编写需要涵盖广泛的领域知识,包括硬件交互方式、运动控制理论以及实时操作系统等方面,并且要求深入的理解及实践经验才能确保设备的安全性和准确性操作。
  • 基于Kinect策略研究
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    本研究探讨了利用Kinect传感器技术优化机载机械臂在复杂环境中的目标识别与抓取策略,旨在提高操作精度和适应性。 本论文的研究任务是实现无人机物体抓取功能。首先根据数控机械臂系统的自动控制需求,使用kinect等双目定位摄像头拍摄一段视频或背景图片,并将这些图像存储到视频存储器中。通过先进的视频图像信息处理技术系统,可以自动去除背景干扰信息,从而识别并跟踪目标物体。再利用定位装置确定用于抓取的目标物的中心位置点作为实际操作中的控制参考点。 我们设计了一个基于单CPU的舵机控制系统解决方案,该方案主要通过对主舵机控制器PWM信号和时间占空比值进行直接调节来实现对机械臂横向转动的有效操控,并进一步精确控制各传动关节的位置移动。在物理硬件的设计上,论文详细描述了如何使用ARM微处理器搭建相应的硬件平台以构建人体关节处的运动过程控制系统。 最后,基于传统结构化电路设计的基本理念,文章深入分析并探讨了上述各个组成部分的具体实现原理及操作细节,并提供了实际应用中的设计架构图和集成电路布局图。
  • 基于深度学习研究
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    本研究聚焦于运用深度学习技术优化机械臂在复杂环境中的物体识别与精准抓取能力,以实现高效、智能的自动化操作流程。 一种基于深度学习的机械臂抓取方法。
  • 过程
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    本段内容介绍机械臂从识别目标物体、规划运动路径到执行精确抓取的全过程,涵盖传感器技术、视觉定位及控制算法等方面。 这份代码基于STM32芯片,并结合平衡小车之家的库函数开发了舵机机械臂,用于抓取过程。
  • 自主器人建模
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    本研究聚焦于室内环境下自主移动机器人的建模技术,探索机器人路径规划、避障及环境感知等核心问题,旨在提升其智能化与适应性。 自主移动机器人室内环境建模涉及在室内环境中为自主移动机器人创建详细的模型,以便它们能够有效地进行导航、避障和执行任务。这一过程通常包括地图构建、定位以及路径规划等方面的技术应用。通过精确的环境感知与理解,可以使机器人更加智能地适应各种复杂的室内场景。
  • VREP-MATLAB器人仿真——PUMA560任务
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    本项目通过VREP与MATLAB联合仿真环境,实现PUMA560机械臂的目标识别和精确抓取任务,展示机器人视觉与运动控制的集成应用。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能,并配有使用Qt编写的上位机软件。该系统支持自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等操作,能够将传送带上的物体夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。演示视频可在Bilibili平台观看(链接为:https://www.bilibili.com/video/BV16p4y1D7Qv?t=3)。