本文選題：目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測 + 粒子濾波��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人在進(jìn)行生產(chǎn)制造的過程中主要依靠離線編程手段完成任務(wù),存在可執(zhí)行任務(wù)單一、自主適應(yīng)環(huán)境能力弱等問題,而利用視覺引導(dǎo)機(jī)器人工作可以有效彌補(bǔ)上述不足。在實(shí)際的應(yīng)用中,利用視覺信息控制機(jī)器人抓取運(yùn)動(dòng)的目標(biāo),具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的應(yīng)用前景。針對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的抓取,涉及許多環(huán)節(jié)和難點(diǎn),如控制策略的設(shè)計(jì)復(fù)雜、視覺反饋信息易受噪聲影響等,這對系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能有很大影響。本課題針對上述問題進(jìn)行研究,通過仿真得出結(jié)論,并通過實(shí)驗(yàn)對結(jié)論進(jìn)行了驗(yàn)證�；诂F(xiàn)實(shí)中的復(fù)雜場景,實(shí)現(xiàn)了一套視覺引導(dǎo)抓取系統(tǒng)。獲取目標(biāo)參數(shù)的濾波算法選用了粒子濾波,并通過MATLAB仿真分析驗(yàn)證其相對于廣泛采用的擴(kuò)展卡爾曼濾波在強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)抓取中的優(yōu)越性。同時(shí),進(jìn)一步針對機(jī)械臂抓取操作中需要的目標(biāo)位置、速度或加速度等參數(shù)采用了邊緣粒子濾波算法,進(jìn)一步提高參數(shù)精度;對于視覺反饋信息的獲取,選擇了可獲得深度信息、操作空間更大的雙目視覺系統(tǒng);執(zhí)行機(jī)構(gòu)部分選用六自由度機(jī)械手臂,并對其建立了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,完成其運(yùn)動(dòng)學(xué)解的計(jì)算,通過仿真進(jìn)行了驗(yàn)證;控制策略部分,為了應(yīng)對設(shè)備性能不足、噪聲、控制器延遲等因素的影響并緩解粒子濾波的實(shí)時(shí)性缺點(diǎn),采用了預(yù)測控制的策略,通過狀態(tài)觀測器估計(jì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù),以此來指導(dǎo)機(jī)器人執(zhí)行抓取操作,最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證仿真結(jié)論。
[Abstract]:The traditional industrial robot mainly relies on off-line programming to complete the task in the process of production and manufacture, which has the problems of single executable task, weak ability to adapt to the environment and so on. Using vision to guide robot work can effectively compensate for the above deficiencies. In the practical application, it has important practical significance and broad application prospect to use visual information to control the robot grasping moving target. There are many links and difficulties involved in moving target capture, such as the complexity of control strategy design, the visual feedback information is easily affected by noise, which has a great impact on the dynamic performance of the system. This paper studies the above problems, draws a conclusion by simulation, and verifies the conclusion by experiment. Based on the complex scene in reality, a visual guidance grab system is implemented. Particle filter is used to obtain target parameters, and the superiority of extended Kalman filter (EKF) in strong maneuvering target capture is verified by MATLAB simulation. At the same time, the edge particle filter algorithm is used to improve the precision of the parameters, such as the target position, velocity or acceleration, which is needed in the manipulator grasping operation. The binocular vision system which can obtain depth information and have more operation space is selected, and the manipulator with six degrees of freedom is selected as the executive mechanism, and the kinematics model is established to complete the calculation of its kinematics solution, which is verified by simulation. In the part of control strategy, in order to deal with the influence of equipment performance, noise, controller delay and other factors, and to alleviate the real-time shortcomings of particle filter, the predictive control strategy is used to estimate the moving parameters of the target by state observer. Finally, the simulation results are verified by experiments.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP241

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2009263