基于视觉伺服的机械臂控制方法研究

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在现代化生产线上,机械臂依靠着高精度、高效率、高可靠性等优良特性逐步取代工人的工作。可以使用视觉伺服控制技术将机械臂的控制和计算机视觉进行融合,来对目标工件进行跟踪抓取操作,但是目前视觉伺服控制尚未发展成熟,对于工件跟踪抓取的准确率和实时性仍存在不足。为了解决目标边缘分割不清晰和平面运动工件跟踪速度不足的问题,本文从视觉伺服机械臂的仿真建模、运动学分析、目标轮廓分割及跟踪抓取等方面展开研究:首先,对于视觉伺服机械臂末端执行器运动状态难以确定的问题,在机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)上建立了 Baxter 仿真模型,使用 Denavit-Hartenberg(D-H)方法建立了机械臂的数学模型,确定出了末端执行器的位置和姿态坐标,得到了机械臂的运动学正解,并对机械臂的可达范围进行了仿真,使用了位姿分离法求出了机械臂运动学逆解,也就得到了机械臂各关节角度。其次,对于视觉伺服机械臂中目标边缘分割不清晰的问题,提出了自适应阈值的边缘分割算法,该算法研究了边缘分割算法中对于噪声敏感、需要人工标定阈值的问题。在对轮廓边缘进行分割时利用平均加权模板进行迭代卷积来对滤波核进行优化,克服噪声敏感问题。通过对组间方差进行遍历的方法获得最佳阈值,来实现阈值的自动选择。克服人工选择高低阈值引入的误差。实验结果表明,改进后的算法相比原始算法得到的边缘有了明显的锐化。最后,对于目标工件的跟踪算法速度不足的问题进行了研究,提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的跟踪算法。这个改进算法将粒子滤波算法初始阶段得到的加权粒子和方差传递到扩展卡尔曼滤波方程中,在方程内部按照蒙特卡洛法对处于拟合态的加权粒子向量计算其在状态空间上的概率密度函数,再结合观测所得到的实际值对加权粒子进行更新修正,最后使用粒子加权求和值作为新的最佳预估值,将预估值和方差继续使用粒子滤波算法中对目标的位置和速度进行估计预测。实验结果表明,扩展卡尔曼粒子滤波算法对于目标跟踪的速度平均可以提升48.8%。
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