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机器人视觉伺服系统的研究

谢成清  
【摘要】:本文以图像处理算法与滑模变结构控制理论为基础,选取机械手及乒乓球作为研究对象,并且开发了一个用C++语言编写的图像分割技术与伺服控制系统软件。为了实现机器人具有能够根据视觉信息抓取目标的能力,需要从摄像机获取的二维图像中提取出目标特征,但是所获取的图像受到不均匀光线的干扰,导致图像轮廓出现断裂等现象,从而影响到对目标特征识别的效果,进而导致视觉伺服系统在现实的环境中表现不佳等问题。针对这一问题,本文采用了滤波法去除干扰,并且尝试使用支持向量机方法对图像进行分割处理。 支持向量机能够对非线性图像数据进行有效地分类,因此非常适合应用于分割机器人视觉系统中的目标图像。本文采用支持向量机方法对目标图像数据进行分类,实验结果表明:只要适当地选择样本量、样本特征,则该方法就能够有效地分割边界模糊、灰度不均匀等情况下的目标图像,并且克服了依靠大量实验来确定分割阈值的不确定性问题。 针对机械手的建模误差及不确定性问题,本文结合了机器人常用的滑模变结构控制方法,以及分析了变结构中存在的抖振问题,并对机械手的运动轨迹进行了跟踪仿真研究。在此基础上,提出了一种径向基函数神经网络(Radical Basis Function NeuralNetwork)与基于名义模型的滑模变结构控制方法来削弱滑动模态在控制机械手运动中存在的抖振,并利用李亚普诺夫函数方法分析机械手运动的稳定性,仿真结果验证了该方法是可行的。


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