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关键词： Internet   机器人   控制技术   应用  

摘要： 将Internet与机器人连接起来,能够在不受地域限制的情况下,运用通过浏览器访问机器人,最终实现远程控制与监控机器人,乃是一种低成本的遥控操作机器人的技术形式。本文从多方面分析了系统当中的一些关键技术,并指出了具体的解决思路,最后探讨了此技术今后的应用前景。

关键词： 工业机器人   手势识别   固定增量   联动控制   动态轨迹  

摘要： 随着机器人控制技术和计算机视觉的发展，基于视觉手势识别的工业机器人控制技术研究渐渐引起了人们的关注，相对于通过人机界面、示教器等传统的机器人控制方式，用手势来控制机器人使得人与机器人之间的交互显得更加简单和直接。\n 本文以ABB-IRB120工业机器人为研究对象，采用基于视觉的手势识别技术作为机器人理解手势的方式，实现对机器人单关节轴和六关节轴的联动控制，并且以基于固定增量的方法规划了机器人运动过程中的动态轨迹。主要研究内容:\n (1)使用D-H参数表示法对ABB-IRB120工业机器人进行建模和运动学分析，在逆运动学问题中，通过解析解详细推导了各个关节角的求解过程，并给出了一种最优解的选择方法。\n (2)在手势分割和跟踪中，通过对颜色空间和肤色在不同颜色空间上的聚类效果分析，选择了基于YCbCr颜色空间的高斯肤色模型的手势分割方法，并引入了人脸检测技术，去除了人脸对手势分割的干扰。对于手势跟踪，重点研究了Camshift跟踪算法，分析了它的工作原理，通过对其进行改进实现了手势的自动跟踪。\n (3)在手势识别中，对于静态手势，首先研究了基于曲率的指尖检测方法，利用余弦法、聚类分析和质心距离法对指尖点进行了筛选，然后研究了基于Hu矩特征向量的匹配方法。在这两种方法的基础上，通过对手势包含的手指个数的分析，提出了一种静态手势的分层识别方法。对于动态手势，将手势质心运动轨迹的方向角进行12方向的量化编码后作为动态手势的特征，然后利用此特征对隐马尔可夫模型进行训练，用得到的隐马尔可夫模型实现对动态手势的识别。\n (4)根据课题的研究要求，对视觉手势控制的工业机器人系统进行了方案设计，搭建了系统的实验平台，使用Qt设计了系统的总体界面，完成了手势对机器人的动作映射和机器人运动过程中的动态轨迹规划，最后使用手势控制工业机器人进行了抬放实验。\n 实验表明，本文使用的手势识别方法，在实验室环境下，能够实现对机器人的控制，验证了本文方法的可行性，具有一定的实用价值。

关键词： 弧焊   焊接机器人   摆动算法   插补算法   运动控制  

摘要： 弧焊加工是工业机器人的重要应用领域之一。与传统手工焊及焊接机焊接相比，机器人焊接具生产效率高、焊接质量好及柔性化强的特点。随着汽车、工程机械等产业的发展，弧焊机器人的应用前景十分广阔，目前国内弧焊机器人应用广泛，市场需求巨大，但应用的弧焊机器人大多是从国外公司引进的，因此实现弧焊机器人的自主研发设计和产业化有着重要的意义。\n 本文以深圳某公司RB1400六自由度焊接机器人为研究对象，在完成机器人空间摆动算法、插补算法的基础上，基于PC架构，结合自动化软件开发平台CODESYS和实时以太网EtherCAT技术，构建了一套机器人运动控制解决方案，主要研究内容如下:\n 在深入分析焊接机器人摆动工艺参数基础上，开发了弧焊机器人空间直线摆动算法和圆弧摆动算法，并利用Matlab软件进行仿真，验证了算法的正确性和精确性。\n 针对笛卡尔空间的运动轨迹规划，研究了空间直线和圆弧两种基本的插补算法。在此基础上，通过弗格森曲线实现了焊接轨迹间的平滑过渡，为焊接过程中的匀速控制提供了技术保障。\n 基于IEC61131-3标准规范，开发了上述算法功能块;构建了基于开放式软件平台CODESYS和EtherCAT总线技术的机器人运动控制系统，采用OPC通信技术实现了机器人示教器和控制器之间的数据交互。完成了焊接机器人控制软件设计。\n 通过对整个系统功能的测试和摆动过程中摆动的速度和位置测试，测试表明机器人速度运行平稳，位置精度达到焊接要求。

关键词： 手势识别   体感传感器   多自由度机器人   控制系统   机器学习  

摘要： 随着物联网技术的快速发展，人与物之间的交互活动日益频繁，利用很自然的方式——人的手势动作，去与物进行连接，用简单的手势动作代替纷繁复杂的操作与机器人进行交互，而基于光学的手势识别已成为研究热点，为利用Leap Motion进行手势识别、多自由度机器人控制技术研究提供了可能。本文主要包括两个部分：一是手势识别算法的研究，二是利用识别到的手势动作实现机器人的控制，让机器人执行特定的动作。主要研究工作如下：\n (1)分析了各种体感传感器的优缺点，选用Leap Motion作为本文的传感器，分析了国内外的手势识别算法，最终确定用机器学习的方法对手势动作识别进行研究。\n (2)对于静态手势动作，提出了基于虚拟球半径和基于力度值两种特征。利用提出的k-meansplus算法求出特征阈值ST：基于虚拟球半径的手势识别，握拳动作的ST1=45.57315，伸展动作的ST2=58.8543。基于力度值的手势识别，握拳动作的ST3=0.805725，伸展动作的ST4=0.126575。相比于k-means算法，k-meansplus算法在基于虚拟球半径特征中，握拳手势动作正确率提高16%，伸展手势动作正确率提高13%。基于力度值的特征中，握拳手势动作正确率提高41%，伸展手势动作正确率提高12%。\n (3)对于手指数量识别，一是利用k-meansplus算法对图像进行了二分类，分类效果好。二是基于骨骼模型识别手指数量，五个手指伸出与弯曲关节点信息不同，通过给伸出手指分配密钥的方式，实时检测动态密钥数组ArrayList的长度，数组长度就是手指的数量。\n (4)对于动态手势识别问题，采用HMM，通过EM迭代求出最优参数prior(2n)、transmat(2n)、obmat(2n)，利用最大对数似然的方法确定出手势动作所属的类别，对Roll、Yaw、Pitch手势动作进行测试，取得了较高的识别率。\n (5)对于相似的手势动作，使用引入松弛变量?和惩罚因子C的SVM，测试不同惩罚因子C在不同的核函数下各自的识别率，得出选择高斯核函数作为本文的手势识别SVM方法的核函数，并且在其它相似手势动作提前不知道是否线性可分的情况下，优先选用高斯核函数。\n (6)设计与开发了手势识别系统，对手势动作进行测试，体现了系统具有实时性、识别手势动作多样性、识别率高、快速性等特点。\n (7)设计与开发了多自由度机器人控制系统，将识别的手势动作应用于机器人的控制中，进行了搬运物体测试，完全依靠手势动作完成了机器人的控制，真正实现了人与机器人之间的人机交互。体现了用手势动作控制机器人的简单、易用、方便，证实了手势动作控制机器人的可行性和可用性。

ISBN: (纸本)9787111559078

关键词： 视觉伺服   轨迹规划   图像雅克比矩阵   工业机器人   轨迹跟踪控制  

摘要： 由于核燃料棒具有高辐射性,核燃料棒组装过程对人体伤害很大,核燃料棒组装需要实现自动化,采用工业机器人代替人工进行组装成为趋势。考虑到核燃料棒的细长结构和需要平稳精确组装的特点,本文在考虑到机器人运动平稳性的基础上,基于视觉伺服系统引导核燃料棒完成组装,提高核燃料棒的组装效率。为了将核燃料棒从来料位置抓取到相机视野范围内,首先需要对六自由度机器人进行运动学分析。本文通过建立D-H坐标系对机器人进行正逆运动学分析,并通过正运动学分析绘制了机器人工作空间。通过Matlab对机器人进行关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划,根据轨迹规划仿真曲线,选择最优关节插值算法,初步保证各关节加速度曲线连续。为了实现核燃料棒的自动化组装,采用基于图像的无标定视觉伺服方法来引导核燃料棒下端塞的运动。该方法采用眼固定于工作台的双目正交相机布局,选择图像空间的特征点和特征线作为图像特征,并对所需图像特征通过建立的MFC图像处理平台进行提取。通过采用自适应Kalman滤波方法在线估计图像雅克比矩阵来逼近手眼关系,将像平面空间图像特征偏差映射到机器人工作空间。通过MotomanH5LS机器人模型,工业摄像机模型和Simulink模型搭建基于图像的无标定视觉伺服仿真平台,进行六自由度机器人无标定视觉伺服系统三自由度和六自由度定位仿真实验。为了实现基于动力学的视觉伺服系统,需对机器人进行定位和轨迹跟踪性能分析。对机器人通过拉格朗日法进行动力学分析,基于动力学模型设计PD控制算法、PD+前馈控制算法,并结合Matlab/Simulink和Adams两软件进行联合仿真,比较各算法的定点控制和轨迹跟踪控制性能,仿真结果表明PD+前馈控制算法能够实现机器人关节的轨迹跟踪性能。通过将基于图像的无标定视觉伺服系统与机器人动力学控制相结合,仿真验证PD+前馈控制策略对视觉伺服系统的影响。

ISBN: (纸本)9787118110074

关键词： 智能机器人   技术特点   应用   发展趋势  

摘要： 随着我国科学技术的不断发展,机器人控制技术越来越成熟,不仅在位置和力矩置的控制控制技术上有了显著的提高,同时在智能化的控制上也越来越成熟,智能机器人越来越多的应用到了人们的日常生活工作中,基于此,本文介绍了机器人控制技术的特点,探讨了智能机器人在人们生活中的应用趋势。