帶視覺的雙臂機器人手臂無碰撞路徑規(guī)劃.pdf

1、雙臂機器人的應(yīng)用增強了機器人對復(fù)雜任務(wù)的適應(yīng)性，提高了機器人對工作空間的利用率，對雙臂機器人協(xié)調(diào)運動的研究成為當今機器人發(fā)展的一個主要方向。
　　 本文以上海廣茂達伙伴機器人有限公司生產(chǎn)的帶視覺的AS-Mrobot和ASR型雙臂可移動機器人為研究對象，利用Visual C++編程軟件建立基于圖像采集卡的圖像處理算法庫，實現(xiàn)雙機械手臂在無人干預(yù)情況下，根據(jù)實際目標物體的位置，自動識別目標物體及規(guī)劃運動過程中雙臂的無碰撞最優(yōu)路徑，解

2、決了在抓取物體過程中兩個機械臂協(xié)調(diào)運動的問題，避免了機械臂間的碰撞，為多機械臂運動的研究奠定了基礎(chǔ)。
　　 本文通過對圖像預(yù)處理、圖像分割、角點檢測和圖像匹配等圖像處理方法的比較，尋找出適合本系統(tǒng)的圖像處理方法，并把其應(yīng)用到獲取攝像機標定模板圖像坐標和目標識別的過程中。實驗結(jié)果表明：在設(shè)定好目標模板以后，機械手臂能夠自動尋找到目標物體，實現(xiàn)抓取過程無人干預(yù)。
　　 本文通過對攝像機線性模型和非線性模型的研究，建立出帶有一

3、階徑向畸變的攝像機模型，同時根據(jù)實驗設(shè)備中攝像機相對于可移動機器人位置不發(fā)生變化的特點，研究了一種介于傳統(tǒng)標定方法和自標定方法之間的攝像機標定方法，利用它求解出攝像機模型的內(nèi)外參數(shù)。該方法只需世界坐標和計算機圖像坐標數(shù)據(jù)對，不需要確定精確的攝像機模型和內(nèi)、外部參數(shù)，方法簡單，適應(yīng)性強。
　　 本文通過對時變C空間建立方法、基于偽度量距離函數(shù)的碰撞檢測方法的研究，建立了從臂時變C空間，并將蟻群算法應(yīng)用于C空間，對從臂運動過程中無碰

4、撞路徑進行規(guī)劃。由于基本蟻群算法對于本系統(tǒng)具有局限性，為提高全局搜索性能和加快搜索速度，本文對蟻群算法的網(wǎng)格化分、多可行路徑進一步尋優(yōu)和無可行路徑繼續(xù)尋優(yōu)進行了討論與改進。實驗結(jié)果表明：改進后的蟻群算法的全局搜索性能和搜索速度優(yōu)于一般的蟻群算法，實現(xiàn)了機器人雙臂間的避碰運動。
　　 本文采用的圖像處理、攝像機標定和雙機械手臂無碰撞路徑規(guī)劃方法可以使機器人雙臂運動過程中互不相碰，擴大了機器人工作空間；控制簡單，可應(yīng)用于與機械手臂生