【摘要】：由于多旋翼無(wú)人機(jī)小巧、靈敏、高機(jī)動(dòng)的特點(diǎn),在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用。近幾年,多旋翼無(wú)人機(jī)在航拍、電力巡檢、農(nóng)藥噴灑中的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟,它們主要是利用攝像頭提供第一視角輔助監(jiān)控和探測(cè)人們無(wú)法到達(dá)的區(qū)域�；诂F(xiàn)有的算法和技術(shù),越來(lái)越多的科研人員研究多旋翼無(wú)人機(jī)使其能夠主動(dòng)與外界環(huán)境進(jìn)行交互,如飛行機(jī)械臂抓取、多機(jī)協(xié)同搬運(yùn)、人機(jī)交互等。飛行機(jī)械臂系統(tǒng)作為無(wú)人機(jī)應(yīng)用的新研究點(diǎn),從機(jī)械臂設(shè)計(jì)、控制,到復(fù)雜模型的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)建模、控制器設(shè)計(jì)都需要科研人員不斷探索。對(duì)于飛行機(jī)械臂抓取問(wèn)題需要保證穩(wěn)定、可靠、實(shí)時(shí)性,傳統(tǒng)視覺(jué)伺服需要貼附人工標(biāo)記物,而實(shí)際應(yīng)用中,受條件限制,無(wú)法提前貼好人工標(biāo)記物,本文針對(duì)這些問(wèn)題,展開(kāi)對(duì)基于自然特征的飛行機(jī)械臂視覺(jué)伺服抓取研究。本文對(duì)六自由度機(jī)械臂進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模,推導(dǎo)出正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和微分運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,為后續(xù)飛行機(jī)械臂的速度控制奠定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。針對(duì)機(jī)械臂裝配、測(cè)量誤差以及舵機(jī)初始角問(wèn)題,本文提出基于遺傳算法的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)標(biāo)定方法,平均位置均方根誤差相比標(biāo)定之前降低61.2%。視覺(jué)伺服系統(tǒng)的相機(jī)采用“眼在手”的安裝方式,以基于圖像的視覺(jué)伺服為基本框架。針對(duì)一般的平面目標(biāo)物無(wú)法貼附人工標(biāo)記物的情況下,本文提出基于自然特征的視覺(jué)伺服控制方案,采用ORB自然特征進(jìn)行特征匹配和仿射變換,獲取點(diǎn)特征信息。針對(duì)ORB檢測(cè)算法中特征分布不均勻的問(wèn)題,本文進(jìn)行改進(jìn),采用高斯圖像金字塔引入特征尺度不變性,利用四叉樹(shù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)特征點(diǎn),最終特征點(diǎn)分布均勻、稀疏,有利于改善視覺(jué)伺服的效果。通過(guò)對(duì)飛行機(jī)械臂整體的微分運(yùn)動(dòng)學(xué)建模,本文提出多任務(wù)的聯(lián)合視覺(jué)伺服控制策略,當(dāng)無(wú)人機(jī)距離目標(biāo)物較遠(yuǎn)時(shí),通過(guò)速度分配矩陣將伺服的速度傳遞到無(wú)人機(jī)上并利用機(jī)械臂的自由度做俯仰角和偏航角伺服保證攝像頭始終能夠看到目標(biāo)物;當(dāng)機(jī)械臂進(jìn)入工作空間,僅對(duì)機(jī)械臂進(jìn)行視覺(jué)伺服任務(wù)。為了驗(yàn)證本文方法的有效性,本文搭建基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),能夠?qū)崿F(xiàn)飛行機(jī)械臂的自主抓取,并且不依賴(lài)于動(dòng)力學(xué)模型。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證基于自然特征視覺(jué)伺服的可行性,該系統(tǒng)更加符合實(shí)際環(huán)境需求。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：V279;TP241

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本文編號(hào)：2686253