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洗車機器人控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計

發(fā)布時間:2024-03-30 11:31
  智能機器人的相關(guān)技術(shù)研究在全球范圍已經(jīng)成為熱點,相關(guān)的產(chǎn)品和技術(shù)也逐漸成熟,但目前市場上針對汽車清洗工作的機器人研究沒有成熟可行的解決方案。智能洗車機器人的研發(fā)能有效提高車輛清潔效率,減少洗車人力投入,降低清洗成本,對汽車清洗行業(yè)有較大的經(jīng)濟推動價值。本文對國內(nèi)外研發(fā)設(shè)計的智能化洗車方案研究學(xué)習(xí),在此基礎(chǔ)上對汽車清洗機器人控制系統(tǒng)進行設(shè)計,使用STM32F407ZET6芯片作為嵌入式主控制器,選用基于Profinet通訊協(xié)議的伺服驅(qū)動器,驅(qū)動交流伺服電機,帶動多自由度機械臂工作,上位機控制單目深度傳感器采集車輛輪廓點云信息,進行點云配準(zhǔn)生成完整的輪廓點云模型,將點云數(shù)據(jù)解析后發(fā)送給下位機,實現(xiàn)機械臂末端可高精度定位汽車輪廓,并對汽車外部進行清潔作業(yè)的目標(biāo)。該文章所敘述的主要工作任務(wù)包括下述幾個方面:1.學(xué)習(xí)工業(yè)機器人國內(nèi)及國外高水平技術(shù)及方案,對機器人系統(tǒng)的伺服電機、驅(qū)動器、電纜、控制器等設(shè)備完成選型及購買,完成電氣控制柜的制作,搭建好實驗平臺。2.學(xué)習(xí)掌握機器人運動學(xué)理論基礎(chǔ),在Matlab軟件中進行程序的編寫,建立多自由度機械臂的運動模型,求解運動學(xué)方程正逆解。根據(jù)機械臂各關(guān)節(jié)角度...

【文章頁數(shù)】:90 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 機器人清洗系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文所研究主要內(nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第二章 洗車機器人系統(tǒng)介紹
    2.1 機械臂本體簡介
    2.2 控制系統(tǒng)簡介
    2.3 視覺系統(tǒng)簡介
    2.4 驅(qū)動系統(tǒng)簡介
    2.5 本章小結(jié)
第三章 機械臂運動學(xué)分析
    3.1 剛性運動及齊次變換
        3.1.1 剛體位姿
        3.1.2 坐標(biāo)變換
    3.2 運動學(xué)方程建模及解析
        3.2.1 建立D-H坐標(biāo)系模型
        3.2.2 正運動學(xué)方程分析
        3.2.3 逆運動學(xué)方程分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計及通訊技術(shù)
    4.1 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計
        4.1.1 控制芯片及最小系統(tǒng)
        4.1.2 電源及串口通信電路
        4.1.3 COMX通信電路
        4.1.4 其他電路
    4.2 下位機與上位機通訊
        4.2.1 通訊過程
        4.2.2 通訊協(xié)議
    4.3 驅(qū)動器與通訊模塊間通訊
    4.4 本章小結(jié)
第五章 洗車機器人視覺系統(tǒng)設(shè)計
    5.1 相機成像模型與內(nèi)外參標(biāo)定
    5.2 點云采集方案與重建流程
        5.2.1 車輛輪廓的重建流程
        5.2.2 點云采集方案的確立
    5.3 點云數(shù)據(jù)的采集與配準(zhǔn)
        5.3.1 點云采集與預(yù)處理
        5.3.2 初始配準(zhǔn)車輛輪廓點云
        5.3.3 使用ICP算法精確配準(zhǔn)
    5.4 點云的后續(xù)優(yōu)化與曲面重建
        5.4.1 點云數(shù)據(jù)平滑
        5.4.2 三角化算法
    5.5 本章小結(jié)
第六章 系統(tǒng)測試
    6.1 測試條件
    6.2 下位機控制系統(tǒng)測試
    6.3 上位機控制系統(tǒng)測試
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號:3942286

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