發(fā)布時間：2020-12-29 04:24

　　機器人技術作為高科技的代表,在近些年飛速發(fā)展,應用的領域也越發(fā)廣泛。視覺作為機器人的基礎功能之一,其重要性不言而喻。一個性能優(yōu)越的眼球系統(tǒng)對機器人視覺功能的提升大有助益。本文參考人眼的運動機理,模仿眼外肌牽引眼球的運動方式,研究了一種仿生眼球機構設計方案,并控制它實現(xiàn)人眼的一些運動功能。本文首先結合仿生眼球機構研究現(xiàn)狀,根據(jù)人眼運動機理,提出了運用3-RPU并聯(lián)平臺作為眼球機構的運動平臺,并實現(xiàn)如下功能:（1）控制上平臺到達機構可達域內的任意一個位姿;（2）控制上平臺按照設定的運動軌跡進行運動;（3）控制上平臺實現(xiàn)對非高速移動目標的追蹤,在追蹤過程中令目標一直處于上平臺攝像頭圖像的中心區(qū)域。為實現(xiàn)上述功能,整個仿生眼球系統(tǒng)可分為眼球運動機構、控制系統(tǒng)以及視覺系統(tǒng)三部分。本文對眼球運動機構進行設計并制作了實物平臺,即3-RPU并聯(lián)平臺,針對該平臺進行了控制算法的研究,在視覺系統(tǒng)部分實現(xiàn)了通過圖像對運動機構上平臺位姿的解算,以及目標追蹤時的目標識別問題。首先研究了眼球運動機構的設計方案并進行機構各部件的選型,以電動推桿作為支鏈,上下兩端分別用轉動副和虎克鉸與上下平臺相連,完成機構實物的搭建... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

MIT人工智能實驗室仿生人眼機構

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文新意義。研究現(xiàn)狀眼運動的復雜性，對人類眼球運動的研究歷時已久，研究者們才開始從控制論的角度研究這個問題運動的過程視為一個控制系統(tǒng)，首先從頻域角度分開始被認識到的運動形式有兩種，即視點快速切換平滑追蹤[5]。Robinson 在 1986 年搭建了一個控制]。之后，Lisberger 在他的基礎上對該控制模型進行通過動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模擬了人眼運動功能[9]。1993神經(jīng)網(wǎng)絡在掃視和平滑追蹤的基礎上更進一步，成真，并在硬件層面實現(xiàn)了該功能[10]。

圖 1-3 牛津大學 Yorikc 雙目主動視覺平臺，Gomi 和 Kawato 研究了人眼的視動反射，并進行了自適控制器時參考了人眼的神經(jīng)學實驗數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)對非線性。1998 年，Shibata 和 Schaal 從眼球周圍的肌肉運動出發(fā)控制的視覺跟蹤系統(tǒng)[18]，在此之前的視覺跟蹤系統(tǒng)都是基hibata 和 Schaal 對他們的系統(tǒng)進行了改進[19]運用神經(jīng)網(wǎng)絡得系統(tǒng)能在強烈非線性下穩(wěn)定工作，實現(xiàn)前庭動眼反射和，Bernardino 等[20-21]開始了對眼球異向運動的研究。之前主要集中在平滑追蹤功能上，Bernardino 等人的視覺跟蹤上增加了眼球的異向運動功能，運用圖像的深度信息使目心。他們的視覺跟蹤機構采用兩個攝像頭，一個攝像頭的個視場窄但分辨率高。Batista 等[21]制作的 MDOF 主動視覺除了眼球運動，還可以模擬頭部乃至頸部的運動。業(yè)大學的張曉林在對人眼生理結構深入研究的基礎上，致

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：2945001