本文選題：非結(jié)構(gòu)化　切入點(diǎn)：機(jī)械手　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研制了一種非結(jié)構(gòu)化的五自由度助老助殘機(jī)械手,針對(duì)助老助殘機(jī)械手末端手掌對(duì)空間目標(biāo)物體的定位抓取問題,采用了一種激光引導(dǎo)的雙目機(jī)器視覺定位和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求逆解相結(jié)合的方法。該方法中,雙目機(jī)器視覺定位采用雙目工業(yè)相機(jī),通過閾值分割算法識(shí)別激光斑確定目標(biāo)物體的坐標(biāo),再經(jīng)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反解出助老助殘機(jī)械手關(guān)節(jié)角度。最后通過采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和理想數(shù)據(jù)做對(duì)比,該方法能夠達(dá)到較高的定位抓取精度,比較以往的機(jī)械手角度反解,該方法不存在無(wú)解或多解的情況。
[Abstract]:In this paper, an unstructured manipulator with five degrees of freedom to assist the disabled is developed, which aims at the problem of locating and grasping the space object by the palm at the end of the manipulator. A combination of laser guided binocular machine vision location and generalized regression neural network for inverse solution is adopted. In this method, binocular industrial camera is used for binocular machine vision positioning. The coordinates of the target object are determined by the threshold segmentation algorithm, and the angle of the manipulator joint is solved by the generalized regression neural network. Finally, the experimental data are collected and the ideal data are compared. This method can achieve a higher precision of positioning and grasping. Compared with the previous angular inverse solution of manipulator, there is no solution or multiple solution in this method.
【作者單位】： 山東科技大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家教委博士點(diǎn)基金(20133718110013) 山東省高等學(xué)�？萍加�(jì)劃(J16LB11)資助
【分類號(hào)】：TP391.41;TP241

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1 祝世京;陳s，

本文編號(hào)：1593510