本文關鍵詞：搭載機械手的智能輪式小車目標識別及抓取控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：研究具有目標識別并能進行精準抓取的搭載機械手的智能輪式小車,在當今信息化、自動化的世界中,其意義深遠,實用性強。本文主要通過搭載在機械手臂上的攝像頭進行采集圖像,并對圖像進行處理以及目標識別,從而控制機械手進行目標的抓取。近年來智能控制發(fā)展迅速,已廣泛地應用于自動化,電子,醫(yī)療等各行各業(yè)。在應用方面,具有視覺機能的搭載機械手的智能小車不僅可以在危險地區(qū)進行探查、搜救,而且可以應用于醫(yī)療行業(yè),照顧老年人和行動不便的人等。理論上就機器人的智能而言大多是指兩個方面：一是通過各種傳感器自動感知周圍環(huán)境,二是在了解周圍環(huán)境的基礎上,自動采取下一步行動。本課題設計的搭載機械手的智能小車系統(tǒng)就是利用模式識別的結果,實現(xiàn)機械手與車體協(xié)調(diào)配合,完成抓取任務。理論上進行研究和創(chuàng)新,將圖像處理和模式識別二者相互配合,共同完成從識別到抓取目標的一系列任務。本課題,在可以循跡、紅外避障、語音播報、智能升降以及紅外遙控的智能輪式小車上,搭載了筆記本、攝像頭以及五自由度機械手。以筆記本作為目標識別的主要平臺,對攝像頭采集到的圖像通過OpenCV庫函數(shù)進行圖像預處理。采用“十二線段識別法”進行特征值提取。將得到的特征5*5矩陣輸入ART神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法,進行目標識別,判斷其是否為所抓取目標。機械手以單片機為控制單元,它的運動軌跡是通過在以D-H模型上應用正逆運動學分析以及雅克比矩陣獲得的。機械手臂擁有五個自由度,每個自由度由獨立電機控制以此達到抓、放、舉等動作,控制單元接收目標參數(shù),進行精準的目標抓取。通過實驗,達到預期——智能輪式小車在行駛途中可以識別字母物體并進行抓取。
【關鍵詞】：智能輪式小車 機械手 OpenCV 目標識別 目標抓取
【學位授予單位】：天津科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP23
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 前言8-14
• 1.1 課題背景與研究意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀與研究趨勢9-11
• 1.2.1 國外現(xiàn)況9-10
• 1.2.2 國內(nèi)現(xiàn)況10-11
• 1.2.3 發(fā)展趨勢11
• 1.3 研究目的與內(nèi)容11-14
• 1.3.1 研究目的11-12
• 1.3.2 內(nèi)容安排12-14
• 2 輪式智能小車構造14-37
• 2.1 輪式小車功能概述14-15
• 2.2 輪式小車硬件設計15-29
• 2.2.1 小車供電方案15-17
• 2.2.2 小車控制中心17-20
• 2.2.3 電機驅動模塊設計20-23
• 2.2.4 硬件組裝23-29
• 2.3 小車模塊控制策略29-37
• 2.3.1 模糊控制循跡29-32
• 2.3.2 紅外避障32-33
• 2.3.3 紅外遠程控制33-34
• 2.3.4 機械手臂動作模塊34-37
• 3 圖像處理與識別37-60
• 3.1 數(shù)字圖像定義37-40
• 3.1.1 圖像定義37-38
• 3.1.2 圖像處理38
• 3.1.3 數(shù)字圖像處理特點38-40
• 3.2 計算機視覺40-42
• 3.3 OpenCV42-43
• 3.4 模式識別43-46
• 3.4.1 模式識別概念43-44
• 3.4.2 模式識別系統(tǒng)的組成44-45
• 3.4.3 數(shù)字圖像模式識別的基本過程45-46
• 3.5 實驗過程與結果46-60
• 3.5.1 圖像處理階段46-54
• 3.5.2 目標識別階段54-60
• 4 機械手臂抓取控制60-71
• 4.1 機械手臂的運動理論基礎60-62
• 4.2 機械手正逆運動學分析62-68
• 4.2.1 正運動學分析63-65
• 4.2.2 逆運動學分析65-68
• 4.3 目標抓取策略68-71
• 5 智能小車目標識別與抓取實驗71-80
• 5.1 實驗條件71
• 5.2 抓取目標字母實物的實驗步驟71-80
• 6 結論80-81
• 7 展望81-82
• 8 參考文獻82-88
• 9 攻讀碩士學位期間發(fā)表論文情況88-89
• 10 致謝89

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