【摘要】：隨著智能制造技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的領(lǐng)域需要提高機(jī)械臂的智能化。本文以RBT-6T/S03S型六自由度串聯(lián)機(jī)械臂為研究對象,進(jìn)行了在未知環(huán)境下障礙物檢測及機(jī)械臂避障路徑規(guī)劃的研究。本文的主要內(nèi)容包括六自由度機(jī)械臂模型建立、運(yùn)動學(xué)分析、通過雙目相機(jī)確定障礙物在環(huán)境中的位置、機(jī)械臂與雙目相機(jī)間的手眼標(biāo)定、傳統(tǒng)RRT算法與改進(jìn)RRT算法的避障路徑規(guī)劃研究。具體內(nèi)容如下:本文首先介紹了RBT-6T/S03S型機(jī)器人的結(jié)構(gòu),根據(jù)該機(jī)械臂結(jié)構(gòu)簡圖,建立DH坐標(biāo)系。針對逆運(yùn)動學(xué)計算復(fù)雜問題,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對逆運(yùn)動學(xué)解進(jìn)行分析,輸入為末端抓手位姿矩陣中的參數(shù),輸出為各個關(guān)節(jié)角度值,訓(xùn)練樣本和測試樣本利用記錄機(jī)械臂的復(fù)位運(yùn)動來獲取。通過與實(shí)際角度值的對比可知,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際角度值較為接近。為了得到更精確的結(jié)果,采用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,給出了算法的流程與實(shí)現(xiàn)方法,結(jié)果顯示預(yù)測的精度明顯提高。其次,本文闡述了相機(jī)成像的原理,相機(jī)的標(biāo)定使用MATLAB中的相機(jī)標(biāo)定工具箱來完成。然后采用運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(Structure from Motion,SFM)算法流程來求解出障礙物特征點(diǎn)的三維坐標(biāo),從而確定出障礙物所在位置。SFM算法的主要步驟為:1.提取特征點(diǎn)并進(jìn)行特征匹配。2.計算基礎(chǔ)矩陣,進(jìn)而求取本質(zhì)矩陣。3.計算攝像機(jī)的運(yùn)動參數(shù),求解旋轉(zhuǎn)和平移矩陣。4.根據(jù)內(nèi)參數(shù)和旋轉(zhuǎn)平移矩陣,求得投影矩陣,從而確定空間點(diǎn)三維坐標(biāo)。之后,為了得到相機(jī)坐標(biāo)系與機(jī)械臂的基坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系,本文又介紹了“Eye-to-hand”情況下的手眼標(biāo)定并進(jìn)行了手眼標(biāo)定的實(shí)驗(yàn)。最后,本文對機(jī)械臂的避障算法進(jìn)行了研究,分析了機(jī)械臂與障礙物之間的碰撞檢測方法,采用快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(RRT)算法進(jìn)行避障路徑規(guī)劃。針對笛卡爾空間計算復(fù)雜問題,本文選擇在關(guān)節(jié)空間規(guī)劃無碰撞路徑。傳統(tǒng)的RRT算法中,規(guī)劃的路徑過于隨機(jī),本文引入目標(biāo)偏向的方法,并動態(tài)改變路徑搜索時步長來實(shí)現(xiàn)RRT算法。通過仿真的結(jié)果可以看出,改進(jìn)的RRT在規(guī)劃的時間和路徑上都優(yōu)于傳統(tǒng)算法。之后,結(jié)合機(jī)械臂本體進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了改進(jìn)RRT算法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP241;TP391.41
【圖文】：

(a) FlexPilker 機(jī)器人 (b) 雙臂協(xié)作機(jī)器人圖 1.1 智能機(jī)器人外，還有斯坦福大學(xué)所研制的 Shkey機(jī)器人，其能夠在獲取圖像資料之后進(jìn)行與識別，然后完成路徑規(guī)劃與避障行為[20]。由華盛頓大學(xué)所開發(fā)的“探測者”測器，通過探測器上的立體視覺系統(tǒng)可以精確的定位幾公里以內(nèi)的地形[21-22]對于國外的研究，國內(nèi)對機(jī)器人視覺的相關(guān)研究略晚，不過也涌現(xiàn)出許多艱苦者。哈工大的學(xué)者將視覺技術(shù)與機(jī)器人技術(shù)相互結(jié)合，研制了的一套視覺伺服現(xiàn)了通過視覺引導(dǎo)跟蹤平面運(yùn)動目標(biāo)[23]。在清華大學(xué)所研制的“眼—手”機(jī)器統(tǒng)，可以通過相機(jī)來協(xié)助機(jī)械臂自主的完成搬運(yùn)和裝配等任務(wù)[24]。在果實(shí)采摘面的研究上，郭凱敏[25]等基于立體視覺設(shè)計的西紅柿采摘系統(tǒng)，能夠?qū)麑?shí)進(jìn)定位并避開樹枝等障礙利用機(jī)械臂完成摘取工作。在《中國制造 2025》的規(guī)劃中與高檔數(shù)控機(jī)床為十大重點(diǎn)領(lǐng)域之一，圍繞著工業(yè)機(jī)器人、特種作業(yè)機(jī)器人

圖3.2雙目攝像機(jī)

30圖 3.3 部分標(biāo)定板位姿圖片在本文的研究中，相機(jī)使用 MATLAB 中的 Calibration Toolbox 進(jìn)行標(biāo)定，這種方式簡單方便，而且標(biāo)定的精確度也較高，滿足使用需求。在 MATLAB 中輸入 calib_gui，然后點(diǎn)擊 Standard 進(jìn)入標(biāo)定界面，如圖 3.4 所示。讀取圖片之后，點(diǎn)擊 Extract grid corner即可對角點(diǎn)進(jìn)行提取。標(biāo)定過程中，選取棋盤格左上角黑色格子的角點(diǎn)作為世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)，同時，x軸正方向豎直向下，y 軸正方向水平向右。靶標(biāo)角點(diǎn)提取如圖 3.5。對每一張圖片的角點(diǎn)進(jìn)行提取，結(jié)束之后，點(diǎn)擊 Calibration即可實(shí)現(xiàn)對相機(jī)的標(biāo)定，獲得相關(guān)的參數(shù)。

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本文編號：2744030