在人-機(jī)器人協(xié)作過程中,通過靈活方便的方式對常用的串聯(lián)型旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)構(gòu)型的協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行實時位姿捕捉具有重要意義。雖然大部分機(jī)器人本體都配備有編碼器系統(tǒng),用于測量各關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角度,但通常要求編碼器安裝在關(guān)節(jié)中心處,在一些機(jī)械結(jié)構(gòu)受限制的應(yīng)用中難以實現(xiàn)。對于傳感系統(tǒng)不開放的機(jī)器人,用戶無法通過應(yīng)用程序接口獲取機(jī)器人關(guān)節(jié)角和位置信息,難以實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的集成。此時,慣性-磁傳感器設(shè)備可以提供一種靈活方便的機(jī)器人位姿測量技術(shù)。對于經(jīng)濟(jì)型機(jī)器人,該方式可以提供一種低成本的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角和位置測量技術(shù)。此外,慣性-磁傳感器設(shè)備不僅可以作為一套輔助測量系統(tǒng),與機(jī)器人本體的高精度編碼器既完全獨立又相互補充,確保關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度測量的可靠性,而且有助于為機(jī)器人故障診斷提供必要信息,及時發(fā)現(xiàn)機(jī)器人在工作過程中存在的問題。本文主要研究內(nèi)容與所取得的成果有以下幾方面:基于單個慣性-磁傳感器測量單元的姿態(tài)估計算法研究。該研究內(nèi)容是機(jī)器人關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角和位置估計研究的基礎(chǔ),在不同的應(yīng)用場景中具有不同的性能要求。本文針對姿態(tài)估計精度低、復(fù)雜度高、實時性差等問題,運用傳感器信息融合技術(shù),對姿態(tài)估計方法和技術(shù)開展深入研究。提出了一種基于...

【文章頁數(shù)】：145 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號及縮略語說明
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 運動捕捉系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 單IMMU姿態(tài)估計技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 機(jī)器人關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角估計技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 基于單IMMU的姿態(tài)估計算法研究
    2.1 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的姿態(tài)估計算法設(shè)計與實現(xiàn)
        2.1.1 過程模型
        2.1.2 觀測模型
        2.1.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波執(zhí)行過程
    2.2 基于決策樹的多模型UKF設(shè)計與實現(xiàn)
        2.2.1 基于決策樹的多模型切換策略
        2.2.2 算法流程
        2.2.3 無跡卡爾曼濾波執(zhí)行過程
    2.3 直接姿態(tài)修正算法設(shè)計與實現(xiàn)
        2.3.1 基于決策樹的模型切換策略
        2.3.2 算法流程
    2.4 改進(jìn)的擴(kuò)展卡爾曼濾波設(shè)計與實現(xiàn)
        2.4.1 問題描述
        2.4.2 融合加速度矢量和角速度矢量估計物體姿態(tài)
        2.4.3 從單位姿態(tài)四元數(shù)中剔除航向姿態(tài)信息
        2.4.4 融合磁場和角速度獲得航向姿態(tài)信息
        2.4.5 融合非航向姿態(tài)與磁航向姿態(tài)
    2.5 實驗與分析
        2.5.1 實驗平臺
        2.5.2 動態(tài)性能測試與分析
        2.5.3 靜態(tài)性能測試與分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 單軸旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)角及轉(zhuǎn)軸姿態(tài)估計算法研究
    3.1 問題構(gòu)建
        3.1.1 四元數(shù)與軸角對
        3.1.2 問題建立
    3.2 模型建立與推導(dǎo)
        3.2.1 模型建立
        3.2.2 旋轉(zhuǎn)角度與旋轉(zhuǎn)軸姿態(tài)解析
    3.3 實驗與分析
        3.3.1 實驗平臺搭建
        3.3.2 動態(tài)性能測試實驗
        3.3.3 靜態(tài)性能測試實驗
    3.4 本章小結(jié)
第四章 串聯(lián)型多軸機(jī)械臂轉(zhuǎn)角和位置追蹤算法研究
    4.1 問題構(gòu)建
    4.2 算法流程
        4.2.1 坐標(biāo)系統(tǒng)一
        4.2.2 機(jī)械臂關(guān)節(jié)復(fù)合運動分析
        4.2.3 關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度解析
        4.2.4 位置解析
    4.3 實驗與分析
        4.3.1 實驗平臺
        4.3.2 實驗分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 機(jī)器人位姿捕捉系統(tǒng)設(shè)計
    5.1 位姿捕捉系統(tǒng)架構(gòu)
    5.2 硬件系統(tǒng)
        5.2.1 IMMU設(shè)計
        5.2.2 數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)設(shè)計
    5.3 軟件系統(tǒng)
        5.3.1 下位機(jī)軟件
        5.3.2 上位機(jī)軟件
    5.4 傳感器標(biāo)定
        5.4.1 磁力計標(biāo)定
        5.4.2 加速度計標(biāo)定
        5.4.3 陀螺儀標(biāo)定
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士期間取得的研究成果和獎勵
學(xué)位論文評閱及答辯情況表



本文編號：3872406