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并联机器人视觉伺服系统的跟踪检测研究

周娜  
【摘要】:机器人视觉系统是机器视觉的一个重要的研究领域,其研究内容和应用范围都十分广泛。在机器人视觉伺服系统中,通过机器人末端操作器位姿信息来反映机器人运动状态的重要参数,我们根据这些位姿信息,利用机器人的几何运动学模型来进行运动参数的逆解,从而得到的运动系统控制参数具有重要意义。文中以GPM系列二自由度冗余并联机器人作为研究对象,利用视觉跟踪检测的方法,建立视觉检测平台并实时采集场景中运动目标的图像。利用工业摄像头作为视觉传感器,实现对二自由度并联机器人的视觉跟踪检测,以及系统的位姿信息及运动参数的集成和处理。其中包括CCD内外参数标定、图像采集与传输、图像预处理、运动轨迹规划、视觉跟踪检测、机器人运动学模型建立与分析、模拟运动轨迹几个部分。 采用Bumblebee2工业摄像机与图像采集卡相连作为视觉的采集模块,建立了基于单目的并联机器人视觉测量模型,采用了一种方便快捷的摄像机标定方法,计算出摄像机坐标系与空间坐标系的相对关系的矩阵参数,降低了对系统实验条件的要求,简化了复杂的机器人与摄像机的标定过程。 采用基于波门跟踪的高精度圆拟合质心算法跟踪检测方法,可以很好地预测运动目标的质心轨迹,减少目标检测的计算量,提高运行速度。与卡尔曼滤波估计算法相比较,该算法可以实时准确地进行跟踪检测并联机器人的运动末端操作器目标,可作为向机器人控制器反馈的运动信息。此外,本文还研究了基于直线插补的机器人运动轨迹规划以及伺服控制器相关控制参数。 最后对本文的工作进行了总结和展望。


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