雙手爪機器人在桿件環(huán)境中活動,機器人的每一步運動都涉及桿件檢測和抓夾,這就要求機器人能夠正確識別可抓夾桿件,并檢測目標桿件的抓夾位姿。機器人手爪與桿件之間是剛性抓夾,為提高抓夾可靠性,要求桿件位姿檢測精度盡可能高,機器人手眼標定和抓夾策略起到重要作用。作為特種移動機器人,爬桿機器人具有三種不同的攀爬步態(tài),通過步態(tài)規(guī)劃器生成運動軌跡。本文的具體工作和創(chuàng)新如下:1.結合圖像處理和點云數(shù)據(jù),提出一套桿件識別和位姿估計的算法。分析桿件特征,通過圖像濾波、邊緣檢測、直線檢測等算子在圖像中識別目標物體,定位桿件位置。使用圖像信息分割桿件點云數(shù)據(jù),再利用數(shù)據(jù)擬合的方法計算桿件位姿信息。根據(jù)圓桿和方桿的特征,提出區(qū)分不同桿件的方法并判斷桿件的可抓夾性。2.機器人需要知道目標桿件的具體位置和朝向才能實施桿件抓夾,相機檢測位姿結果需要轉(zhuǎn)移到機器人坐標系下,這個轉(zhuǎn)換過程要解決相機內(nèi)外參數(shù)標定和機器人手眼標定。本文應用HALCON機器視覺軟件平臺,對相機展開標定工作,并對標定結果進行驗算后評估內(nèi)參數(shù)標定和手眼標定的精度。3.在相機獲得桿件位姿的基礎上,提出一種評估位姿檢測精度的方法,利用UR3平臺通過尖點觸碰... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

高空作業(yè)場景

圖 1-2 管道爬行機器人[6]圖 1-3 RISE V3 機器人[8]Fig.1-2 Pipeline Climbing Robot[6]Fig.1-3 RISE V3 Robot[8]RISE 系列機器人[7]是一種仿生多爪子攀爬機器人，利用各個爪子末端的協(xié)調(diào)運動進行攀爬。RISE V3 推出后引起了大家的廣泛關注，這是波士頓動力公司制造的成熟的四足機器人產(chǎn)品[8]。如圖 1-3 所示，機器人的亮點在于爪子末端上帶有尖利的細針物，使得機器人不需通過表面夾持的方法固定在桿件上，要求攀爬對象的表面具有較大的粗糙度。對于直徑較大的物體，只需要抓住物體表面的一部分即可支撐機器人本體。這款機器人具備一般攀爬機器人的功能，能夠在樹干表面進行爬行運動。哈爾濱工業(yè)大學唐天峰仿照竹節(jié)蟲的身體結構設計了六足對稱的機器人系統(tǒng)[9]，實現(xiàn)機器人在空間桁架的運動。如圖 1-4 所示，機器人每個單獨足部配置 4 個轉(zhuǎn)動關節(jié)，包括 2 個縱向關節(jié)和 2 個橫向關節(jié)。足部內(nèi)側(cè)設置粘附微結構，選用硅橡膠作為仿生粘附微結構的制備材料，足部可以與桁架桿件外壁發(fā)生粘附作用從而支撐起機器人本體，使其停留在圓柱形物體表面，與 RISE 機器人不同的是，這種攀爬方式要求物體表

圖 1-2 管道爬行機器人[6]圖 1-3 RISE V3 機器人[8]Fig.1-2 Pipeline Climbing Robot[6]Fig.1-3 RISE V3 Robot[8]RISE 系列機器人[7]是一種仿生多爪子攀爬機器人，利用各個爪子末端的協(xié)調(diào)運動進行攀爬。RISE V3 推出后引起了大家的廣泛關注，這是波士頓動力公司制造的成熟的四足機器人產(chǎn)品[8]。如圖 1-3 所示，機器人的亮點在于爪子末端上帶有尖利的細針物，使得機器人不需通過表面夾持的方法固定在桿件上，要求攀爬對象的表面具有較大的粗糙度。對于直徑較大的物體，只需要抓住物體表面的一部分即可支撐機器人本體。這款機器人具備一般攀爬機器人的功能，能夠在樹干表面進行爬行運動。哈爾濱工業(yè)大學唐天峰仿照竹節(jié)蟲的身體結構設計了六足對稱的機器人系統(tǒng)[9]，實現(xiàn)機器人在空間桁架的運動。如圖 1-4 所示，機器人每個單獨足部配置 4 個轉(zhuǎn)動關節(jié)，包括 2 個縱向關節(jié)和 2 個橫向關節(jié)。足部內(nèi)側(cè)設置粘附微結構，選用硅橡膠作為仿生粘附微結構的制備材料，足部可以與桁架桿件外壁發(fā)生粘附作用從而支撐起機器人本體，使其停留在圓柱形物體表面，與 RISE 機器人不同的是，這種攀爬方式要求物體表

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于動態(tài)運動基元的微小型四旋翼無人機路徑規(guī)劃[J]. 陳鵬震,吳懷宇,陳洋.  高技術通訊. 2016(02)
[2]雙手爪爬桿機器人對桿件的位姿檢測與自主抓夾[J]. 胡杰,管貽生,吳品弘,蘇滿佳,張宏.  機器人. 2014(05)
[3]一種改進的Sobel自適應邊緣檢測的FPGA實現(xiàn)[J]. 寧賽男,朱明,孫宏海,徐芳.  液晶與顯示. 2014(03)
[4]基于圖像匹配-點云融合的建筑物立面三維重建[J]. 王俊,朱利.  計算機學報. 2012(10)
[5]基于Halcon的圖像拼接算法研究[J]. 譚杰,王殊軼,王慧芳,鄭加寬.  微電子學與計算機. 2011(12)
[6]基于B樣條曲線模型的結構化道路檢測算法[J]. 許華榮,王曉棟,方遒.  自動化學報. 2011(03)
[7]基于空間向量的空間圓形擬合檢測新方法[J]. 潘國榮,李懷鋒.  大地測量與地球動力學. 2010(04)
[8]仿生攀爬機器人的步態(tài)分析[J]. 江勵,管貽生,蔡傳武,朱海飛,周雪峰,張憲民.  機械工程學報. 2010(15)
[9]一種快速局部特征描述算法[J]. 劉萍萍,趙宏偉,臧雪柏,戴金波.  自動化學報. 2010(01)
[10]基于極值檢測的圖像濾波算法[J]. 王紅梅,李言俊,張科.  激光與紅外. 2007(10)

博士論文
[1]可重構模塊化機器人建模、優(yōu)化與控制[D]. 吳文強.華南理工大學 2013
[2]雙手爪式模塊化仿生攀爬機器人的研究[D]. 江勵.華南理工大學 2012

碩士論文
[1]空間桁架爬行機器人運動特性研究[D]. 唐天峰.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[2]下肢外骨骼機器人系統(tǒng)參數(shù)辨識和控制方法研究[D]. 叢林.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[3]雙足人形機器人步態(tài)規(guī)劃和穩(wěn)定性研究[D]. 張月.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[4]基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)研究[D]. 蔣書賢.西南交通大學 2015
[5]基于機器視覺的車道線檢測與追蹤系統(tǒng)的研究[D]. 秦敏.中國海洋大學 2012



本文編號：3439300