發(fā)布時間：2022-04-27 21:38

　　智能機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展是現(xiàn)階段世界各國高科技研究領(lǐng)域十分關(guān)注的熱點(diǎn)課題。智能機(jī)器人現(xiàn)在各行各業(yè)有著廣泛的應(yīng)用,發(fā)揮著極其重要的作用。解三階魔方智能機(jī)器人是一個機(jī)械、電子、信息和計算機(jī)等多學(xué)科知識綜合運(yùn)用的智能機(jī)器人系統(tǒng),制作一個解算魔方更快、翻轉(zhuǎn)動作更加靈活迅速、穩(wěn)定性更好的智能魔方機(jī)器人系統(tǒng)具有極大的挑戰(zhàn)性。本文設(shè)計一款可以將任意打亂三階魔方進(jìn)行復(fù)原的兩臂二指智能魔方機(jī)器人。本課題的研究工作主要有三個部分,一是對三階魔方的基本結(jié)構(gòu),轉(zhuǎn)動性質(zhì),以及復(fù)原三階魔方的算法進(jìn)行詳細(xì)的分析與研究,將魔方的轉(zhuǎn)動以數(shù)學(xué)的形式描述與表達(dá);二是對三階魔方的顏色特征分析與識別;三是設(shè)計一個類似人手的機(jī)械結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)魔方自動復(fù)原。本課題魔方的顏色識別是基于RGB彩色模型獲取魔方表面的顏色特征,為有效減少外部環(huán)境的光照強(qiáng)度對魔方顏色識別的干擾,提高顏色識別的正確率,本課題采用KNN分類算法對顏色特征進(jìn)行分類。在魔方解算方面,本文采用現(xiàn)階段世界上解算魔方步數(shù)最少的Kociemba算法,目前是計算機(jī)求解魔方復(fù)原路徑最主流的算法,解算三階魔方的時間為ms級。另外,對Kociemba算法得到的復(fù)原指系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,比... 

【文章頁數(shù)】：104 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 課題研究目的和意義
    1.3 機(jī)器人與魔方的研究現(xiàn)狀與發(fā)趨勢
        1.3.1 智能機(jī)器人的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 魔方的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 魔方機(jī)器人的研究現(xiàn)狀
    1.4 本課題的主要創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本文主要內(nèi)容
2 魔方與數(shù)學(xué)建模
    2.1 魔方研究基本情況構(gòu)造
        2.1.1 魔方的物理結(jié)構(gòu)
        2.1.2 魔方的數(shù)學(xué)構(gòu)造
    2.2 魔方的數(shù)學(xué)描述
        2.2.1 魔方復(fù)原的轉(zhuǎn)動描述
        2.2.2 魔方狀態(tài)的描述
        2.2.3 塊位坐標(biāo)和色位坐標(biāo)
    2.3 魔方的數(shù)學(xué)建模
        2.3.1 魔方的轉(zhuǎn)動矩陣
        2.3.2 魔方的轉(zhuǎn)動方程
        2.3.3 轉(zhuǎn)動方程舉例
    2.4 魔方的鏡像處理與右手化處理
        2.4.1 鏡像處理與鏡像還原
        2.4.2 右手化處理與例程
    2.5 本章小結(jié)
3 魔方初始狀態(tài)視覺識別
    3.1 魔方圖像采集
        3.1.1 攝像頭及采集卡
        3.1.2 魔方圖像采集的實(shí)現(xiàn)
    3.2 魔方圖像預(yù)處理
    3.3 彩色模型
        3.3.1 RGB彩色模型
        3.3.2 HSI彩色模型
        3.3.3 RGB與 HSI相互轉(zhuǎn)化
        3.3.4 顏色特征采集與彩色模型選用
    3.4 基于KNN算法顏色識別
        3.4.1 KNN算法概述
        3.4.2 關(guān)于距離的選擇
        3.4.3 數(shù)據(jù)集分類
    3.5 本章小結(jié)
4 魔方的復(fù)原算法設(shè)計
    4.1 復(fù)原魔方的經(jīng)典算法分析
        4.1.1 CFOP算法
        4.1.2 角先法
        4.1.3 層先法
    4.2 計算機(jī)復(fù)原魔方的算法分析
        4.2.1 Thistlethwaite算法
        4.2.2 Kociemba算法
    4.3 魔方復(fù)原算法的設(shè)計與計算機(jī)實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 魔方機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)及控制系統(tǒng)設(shè)計
    5.1 魔方機(jī)器人機(jī)械手臂的運(yùn)動學(xué)分析
        5.1.1 空間剛體的位置描述
        5.1.2 物體的姿態(tài)變換表示
        5.1.3 機(jī)械手運(yùn)動學(xué)分析
    5.2 機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計與分析
        5.2.1 機(jī)器人執(zhí)行機(jī)構(gòu)設(shè)計
        5.2.2 機(jī)械臂驅(qū)動方式選擇
        5.2.3 機(jī)械臂的主要驅(qū)動分析
    5.3 上位機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計
        5.3.1 控制系統(tǒng)的組成
        5.3.2 魔方視覺識別系統(tǒng)
        5.3.3 魔方復(fù)原算法與復(fù)原指令系統(tǒng)的優(yōu)化
    5.4 下位機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計
        5.4.1 執(zhí)行控制程序設(shè)計
        5.4.2 電機(jī)啟動與停止加減速控制設(shè)計
        5.4.3 S型加減速曲線的離散化方法
        5.4.4 S型加減速控制程序?qū)崿F(xiàn)
        5.4.5 系統(tǒng)測評實(shí)驗(yàn)
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 下位機(jī)控制程序(部分)
附錄2 上位機(jī)算法程序
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[4]解魔方算法的研究和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 梁小龍.東北大學(xué) 2013
[5]基于機(jī)器視覺的馬鈴薯自動檢測分級研究[D]. 王澤京.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011
[6]智能魔方機(jī)器人的視覺感知與復(fù)原算法研究[D]. 張雪嬌.東北大學(xué) 2011
[7]魔方原理及其應(yīng)用[D]. 鄭瑜.浙江大學(xué) 2009
[8]車輛牌照自動識別系統(tǒng)[D]. 郭娟.東北大學(xué) 2005



本文編號：3649200