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协作机械臂轨迹规划及人脸跟踪方法研究

牛颖  
【摘要】:随着经济水平的日益提高与工业技术的快速发展,机械臂与人交互的工作场景越发普及,协作机械臂的应用与研究已步入高速发展阶段。针对工作人员长时间以固定姿态面对电脑容易引起疲劳甚至颈椎病的问题,本文提出自适应调节电脑显示器位姿的协作机械臂系统,机械臂末端安装电脑显示器与视觉传感器,机械臂根据视觉传感器采集的人脸图像数据动作,从而调整电脑显示器的位置与姿态。在此背景下,本文对协作机械臂系统的上位机控制界面进行编程开发,设计友好的人机交互界面方便操作人员使用,并控制视觉传感器采集人脸图像数据,进行图像滤波、人脸检测和跟踪及人脸位姿估计等算法的研究,实时获取人脸的位置和姿态信息并显示在上位机界面,并将数据发送给下位机控制系统,使其驱动协作机械臂进行位姿调整,从而改变电脑显示器与操作人员的相对位置关系,实现自动调节电脑显示器位置的功能,有助于方便人们工作并缓解疲劳。本文主要完成以下工作:1.通过查阅相关论文和技术资料,总结协作机械臂的国内外研究现状,根据本文所使用的协作机械臂的机械结构和硬件控制系统,设计该机械臂的上位机控制系统方案及流程。2.确定机械臂关节模组选型,设计上位机软件。基于Visual Studio 2015软件,采用C#语言设计上位机界面,并制定上下位机通讯协议。根据该机械臂的功能要求设计上位机控制系统的串口选择界面、运动模式界面、人脸跟踪界面以及机械臂末端轨迹规划界面,使下位机能够根据上位机发送的控制指令结合通讯协议实现对机械臂的控制。3.分别使用Kinect v2传感器和ZED mini双目相机两种视觉传感器实现人脸跟踪。通过Kinect v2传感器,使用相关获取数据流的步骤和编程方法,与Emgu CV相结合,圈出脸部眼睛、鼻子和嘴区域,实现了实时读取人脸部位置坐标和人脸旋转的欧拉角。使用ZED mini双目相机获取脸部图像,经过双边滤波对图像进行预处理,检测Haar特征并使用AdaBoost级联分类器实现人脸检测,通过融合CamShift算法的TLD算法框架实现人脸跟踪,然后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态信息,发送给下位机,驱动协作机械臂做出相应动作移动电脑屏幕,使人脸平面平行于电脑平面,方便人们工作。4.对协作机械臂末端轨迹进行轨迹规划。在笛卡尔空间坐标系对协作机械臂末端轨迹进行规划,根据具体工作要求给定关键控制点坐标,运用插补理论进行曲线插补,得到相应平滑曲线,通过用曲线段运动轨迹替代直线段运动轨迹,最终获得机械臂末端的运动轨迹。5.对协作机械臂进行功能测试,测试结果表明控制系统中各部分功能模块均能满足系统要求。


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