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【6h】

基于无标定视觉伺服的机器人视觉引导装配作业研究

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目录

第1章 绪 论

1.1 课题来源

1.2 课题背景及研究的目的和意义

1.3 视觉伺服的发展概况

1.4 本文的主要研究内容

第2章 视觉引导系统构建

2.1 引言

2.2 视觉引导系统组成

2.3 视觉系统的构建

2.4 视觉引导控制系统的设计

2.5 本章小结

第3章 基于SVR的无标定视觉引导控制系统实现

3.1 引言

3.2 无标定视觉伺服的图像特征提取

3.3 基于SVR的无标定视觉映射模型建立

3.4 无标定视觉引导控制器及装配作业流程设计

3.5 本章小结

第4章 基于SVR的无标定视觉引导装配实验

4.1 引言

4.2 装配体确定及实验平台的搭建

4.3 目标物体抓取实验

4.4 无标定视觉伺服目标定位实验

4.5 视觉引导装配实验

4.6 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢

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摘要

视觉伺服技术近年来在机器人研究领域中得到了快速发展和高度重视。开展无标定视觉伺服的机器人视觉引导装配技术研究具有重要的理论意义和工程应用价值。
  本课题首先采用理论与实验相结合的研究方法对基于支持向量回归机(SVR)的无标定视觉引导装配过程进行研究,根据实验中目标图像的特点和视觉系统组成,对视觉系统总体方案进行了设计,构建出基于PC的单目视觉眼在手结构的视觉引导系统;在ROS环境下利用Python语言设计了包含图图像采集模块、处理模块、运动控制等模块的视觉引导软件系统。在以上软硬件基础上,对视觉伺服控制系统进行了详细研究。基于实验对无标定视觉伺服实时控制的要求,选择了look-and-move闭环控制方式;根据针孔相机模型下建立的视觉映射模型和比例控制方法完成了无标定视觉伺服的控制系统的设计。
  其次,提出了基于支持向量回归机的无标定视觉伺服控制策略。为了保证视觉引导控制系统的性能,分析研究了基于阈值分割和边缘提取算法的无标定视觉引导系统的图像特征提取方法,确定了融合目标物体区域和边缘信息的图像处理方案。展开了基于支持向量回归机理论的雅可比矩阵模型研究,基于支持向量回归机理论并结合视觉映射模型设计了基于SVR的雅可比矩阵模型,在C++环境下利用SVM模块对由采集样本获得的图像特征、关节角信息的数据集进行训练,获得了基于SVR的雅可比矩阵模型中的未知参数,实现了对基于SVR的雅可比矩阵模型的标定,在此基础上进一步实现了对无标定视觉视觉引导装配作业流程的规划设计。
  最后,搭建实验平台并进行了基于SVR的机器人无标定视觉引导装配实验。分析了控制系统的性能并根据实验结果优化了实验条件,保证了装配过程中装配目标定位的精度。基于视觉伺服完成了另一装配目标物体的抓取实验,不断优化灯光环境等实验条件,保证了目标物体的抓取精度,最终,间隙装配的装配任务顺利完成。整个视觉引导装配作业验证了无标定视觉伺服系统控制器和控制策略的有效性。该研究为进一步地将视觉伺服以更高效、智能地应用到家庭作业、娱乐休闲等服务场所建立理论和实验基础。

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