為了應(yīng)對(duì)多樣化的移動(dòng)分揀需求,完善分揀機(jī)器人的功能與適用性,結(jié)合自主移動(dòng)機(jī)器人與拾取機(jī)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了一款多功能移動(dòng)分揀車(chē)。針對(duì)性地進(jìn)行移動(dòng)分揀車(chē)主體硬件選型,移動(dòng)分揀車(chē)的各個(gè)部件采用利于維護(hù)的模塊化設(shè)計(jì),使其具備目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)檢測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、超聲波避障、拾取、循跡和一定人機(jī)交互功能。完成了移動(dòng)分揀車(chē)的軟硬件測(cè)試及其與拾取機(jī)構(gòu)的聯(lián)合調(diào)試。將目標(biāo)跟蹤用做分揀車(chē)的功能拓展。論述了Camshift跟蹤算法原理,通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)其在復(fù)雜環(huán)境下跟蹤算法準(zhǔn)確性下降,并提出了改進(jìn)跟蹤方法。針對(duì)單一色度直方圖無(wú)法準(zhǔn)確描述跟蹤目標(biāo)在光照變化下目標(biāo)信息變化的問(wèn)題,提出加入目標(biāo)的邊緣信息,組成二維直方圖的方法。同時(shí)為了抑制非目標(biāo)跟蹤主成分對(duì)跟蹤算法的影響,對(duì)二維直方圖作數(shù)值運(yùn)算,在跟蹤主成分相對(duì)不變的前提下有效減少非跟蹤主成分的干擾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的Camshift算法能有效提升跟蹤目標(biāo)在光照變化下的跟蹤準(zhǔn)確度。運(yùn)用目標(biāo)檢測(cè)與圖像分割的方法設(shè)計(jì)分揀系統(tǒng)的目標(biāo)圖像處理模塊,確定分揀目標(biāo)在圖像中的類(lèi)別與位置。針對(duì)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需龐大數(shù)據(jù)集,標(biāo)注數(shù)據(jù)集費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問(wèn)題,應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)方法在YOLOv3算法上對(duì)分揀目標(biāo)... 

【文章來(lái)源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

移動(dòng)分揀車(chē)的外觀(guān)Fig.2-2Appearanceofmobilesortingvehicle

圖2-3分揀車(chē)底盤(pán)俯視圖(左)及其實(shí)物圖(右)

DSP控制板實(shí)物圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向安防的移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 顏頤欣,張洋.  哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]基于RobotStudio的工業(yè)機(jī)器人輸送鏈跟蹤仿真[J]. 王功亮,王好臣,李振雨,李家鵬.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2019(11)
[3]基于STM32F4的智能分揀機(jī)器人設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 李海,王星馳,田英杰.  實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理. 2019(10)
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[9]“工業(yè)4.0”跨國(guó)政策比較研究——以中美德日為例[J]. 馬翔,楊陽(yáng),徐作圣,唐德龍,丁堃.  科技管理研究. 2019(16)
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碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)的機(jī)械臂分揀系統(tǒng)研發(fā)[D]. 朱雨賀.浙江大學(xué) 2019
[2]基于ROS環(huán)境的目標(biāo)跟蹤機(jī)器人設(shè)計(jì)[D]. 徐繼翔.天津工業(yè)大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3411717