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臂—手系统的运动控制及稳定抓取研究

作　者: 宋彩霞
导　师: 谭建豪
学　校: 湖南大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 机器人抓取立体视觉力/位置控制多传感器融合粒子群算法
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 41次
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内容摘要

随着科技的发展和人们生活质量的提高，机器人越来越快地走进了人们的生活。机械臂和机械手作为与环境交互的执行器件，是机器人操作物体的重要方式，也是机器人进行复杂应用的前提条件。本文以KUKA机械臂和一个二指机械手作为本体，搭配视觉、触觉传感器、红外测距传感器、接近觉传感器等多种传感器构建机器人抓取平台，设计并实现了一种可靠的、鲁棒性强的、能自动调整抓取力的抓取系统。通过双目视觉辅以单目视觉和红外测距传感器来进行目标匹配和精确定位，通过力/位置混合控制方法对臂-手系统进行运动控制，再结合多传感器融合技术实现机器人稳定抓取操作。本文的主要研究内容如下：(1)搭建机器人抓取操作平台，以KUKA机械臂和二指机械手作为机械本体，抓取系统分为视觉模块、机械臂运动控制模块、机械手爪稳定抓取模块。软件部分运行在Linux平台下的ROS系统，运用Topic会话机制实现不同模块之间的融合与通信；(2)以双目视觉、单目视觉和红外测距传感器构建机器人的视觉系统。以双目视觉定位为主，在双目失效的情况下，辅助单目视觉和红外测距传感器，以提高系统的鲁棒性。以SIFT特征算法实现图像匹配，立体视觉技术实现目标定位，并进行了物体识别与定位实验，结果证明了上述方法的有效性；(3)分析了机器人手臂的运动学问题，并使用模糊自适应PD控制方法实现机器人手臂的力/位置混合控制，实现过程简单，鲁棒性强，能够满足系统需要；(4)运用多传感器融合技术实现机器人的稳定抓取，包括在同质传感器间使用改进的粒子群优化算法实现自适应加权融合和在异质传感器间使用粗糙集和支持向量机的方法实现融合，并且进行了实验验证，实验结果表明上述方法能够能大大改善抓取的成功率，有效提高系统性能。最后，对本文的工作进行了总结并对今后的研究方向进行了展望。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-19
  1.1 课题研究的背景及意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-17
    1.2.1 机器人抓取技术的国内外研究现状  11-15
    1.2.2 抓取系统中的传感器技术的研究现状  15-17
  1.3 论文研究内容及组织结构  17-19
第2章机器人视觉系统  19-27
  2.1 机器人视觉系统概述  19-21
  2.2 视觉位姿检测  21-25
    2.2.1 目标物体识别  21-23
    2.2.2 目标物体位姿测量  23-25
  2.3 视觉系统位姿检测实验  25-26
  2.4 小结  26-27
第3章机器人手臂运动控制系统  27-36
  3.1 机器人手臂概述  27
  3.2 机器人手臂运动学  27-30
    3.2.1 机器人手臂运动学正解  27-29
    3.2.2 目标对象坐标转换  29-30
  3.3 机器人手臂运动控制  30-35
    3.3.1 机器人动力学方程  30-31
    3.3.2 机器人手臂控制  31-35
  3.4 小结  35-36
第4章机器人手爪抓取系统  36-54
  4.1 机器人手爪抓取系统组成及整体框架  36-42
    4.1.1 机械手  37
    4.1.2 传感器系统  37-42
  4.2 多传感器信息融合技术在稳定抓取中的应用  42-52
    4.2.1 多传感器信息融合技术概述  42-46
    4.2.2 稳定抓取中的多传感器信息融合方法  46-52
  4.3 其他改善抓取性能的措施  52-53
    4.3.1 手指垫片的设计对抓取性能的影响  52
    4.3.2 抓取力和抓取速度对抓取性能的影响  52-53
    4.3.3 其他因素对抓取性能的影响  53
  4.4 小结  53-54
第5章机器人抓取实验测试及性能分析  54-62
  5.1 机器人抓取过程综述  54-55
  5.2 机器人抓取实验测试  55-59
  5.3 机器人抓取实验性能分析  59-61
  5.4 小结  61-62
结论  62-64
参考文献  64-68
致谢  68-69
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文  69-70
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目  70

臂—手系统的运动控制及稳定抓取研究

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