全向轮AGV的导航与视觉抓取方法研究
发布时间：2021-02-06 12:56
自动引导运输车AGV（Automated Guided Vehicle）是现代化车间物流系统的核心装备之一,拥有巨大的市场空间。一方面,市场现有的传统的移动机器人没有独立的操作分拣功能,另一方面,纯机械手式的搬运机器人只能够在固定范围内实现抓取、搬运、装配等动作,受工作空间限制。以全向轮AGV作为移动平台并搭载机械手,它沿着磁条导航至平台进行自动装卸物料,使机械手以更适合的姿态完成指定的工作。论文开展全向轮AGV的导航与视觉抓取方法研究。RFID定位和磁导航中的PD算法补偿对车体定位和运行路径的准确度进行校准,并进行导航定位试验,提高运行导航运行的准确度;AGV上六自由度机械臂为实验对象,对物料的图像进行图像预处理,采用图像去畸变和hu矩阵的方法解决分类抓取以及粘连问题,并进行抓取试验,提高末端的吸盘定位并精确的抓取物料;根据AGV的功能需求,设计了全向轮AGV的整体方案,详细阐述了 AGV运动及导航系统的设计与实现。为了解决在有限的工况中作业,AGV本身灵活性不够的运动问题,装载麦克纳姆全向轮,以解决在车间等内部环境中AGV运动到工位,研究AGV的磁条导航方案及站点识别技术的结合策略...
【文章来源】：长沙理工大学湖南省
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?ＡＧＶ的销量和安装量??ＡＧＶ自动导引小车，属于工业ＡＧＶ中的工业移动机器人范畴，也属于特种ＡＧＶ??
?硕士学位论文???Ｉ?Ｉ?工规器人Ｉ?Ｉ?Ｉ特?ｆＷｌｆ§?乂?ＩＩ??｜?！?；??Ｉ?啸■雖器人挪垩人?Ｉ?家度縣机茲人酸豫娜器人农舰ｓ人！??圓ｍｕ國＿??ｘ？ｓｊ机兹人?并联茔工ｉｍａ人?丨?感ｍ婪至机兹人?播贫类机器人??ｓ行手术ｍ＿人?Ｉ??学ｇｓａ茔机雄人教控茔机兹人?人?水下机３人?翟适灞？？人??１＿：愈５：顆戀１＾??Ｉ?ｉ?Ｉ??图１．２ＡＧＶ的分类??超过７５％的工业ＡＧＶ视觉系统应用在障碍物目标检测和目标物料识别任务中，包??括提高生产效率、控制产品品质、保证产品安全、采集产品资料等，分拣物料、机器人??运动躲避障碍物或集成在上述两个过程中。目前，随着日常生活中ＡＧＶ的广泛应用，??视觉系统对于ＡＧＶ而言越来越重要，可以说机器视觉系统的发展对整个ＡＧＶ技术的??发展起着至关重要的推动作用。??因为神经网络都具有良好的修错能力，拟合能力以及自我学习能力，运用在非线性??的目标检测障碍物避障问题上，具有独特的优势，使得ＡＧＶ磁导航行驶更加安全。总??的来说，基于神经网络的视觉图像的方法运用在避障与视觉抓取等方向上是未来的研究??重点。??１．２国内外研究发展现状??搭载机械臂的全向轮ＡＧＶ属于复合型ＡＧＶ范畴，它是传统的ＡＧＶ上加机械手的??手脚两项功能集于一身的新型ＡＧＶ。在过去的ＡＧＶ定义中，一般工业机器人被称为机??器人手臂（简称机械臂机器人），以取代人类胳膊的功能；复合式ＡＧＶ用于取代人的腿和??脚的功能。具有开发手和脚两者结合的移动作业的能力。国内外相关研究进展主要分为??以下两部分：移动抓取ＡＧＶ的研究现状；基于深度学习避障技术以及基于图像处理
?硕士学位论文???第二章复合型全向轮ＡＧＶ建模??论文针对当前复合式ＡＧＶ小车在工作过程中的导航避障和视觉抓取两个方面，分??别从对ＡＧＶ小车和机械臂进行运动学建模。??２．１全向移动ＡＧＶ机械臂运动学建模??２．１．１机械臂连杆坐标系建立??关节之间的位移关系可以简化等价为两个连杆之间的位移关系，本文Ｄ－Ｈ方法来??描述两个关节之间的位移关系。Ｄ－Ｈ法是基于空间坐标关系，来建立和描述各个关节之??间的相对位移关系的一种方法，如图２．１所示为Ｄ－Ｈ法坐标原理图。??謂－??图２．１?Ｄ－Ｈ法坐标原理图??从图可以看出，在连杆ｉ＋１和连杆ｉ相互连接的关节Ａｉ＋１处建立坐标系（ｘｕｙｕｚｉ），??根据连杆之间的关系［４Ｑ］，已知坐标系（Ｘｉ，ｙｉ，Ｚｌ）固定在连杆ｉ上，所以当关节ｉ＋１在转动??的时候，连杆ｉ＋１将相对于连杆ｉ在运动，本文将按照以下的流程规则建立各个连杆之??间的坐标关系式：??（１）?Ｚ轴的建立：将乙轴相对于ｉ关节的轴线规定为坐标系ｚ轴。??（２）Ｘ轴的建立：将乂＾轴相对于乙＾轴，两者满足且Ｘｗ轴指向轴的方向规定??为坐标系ｘ轴。??（３）?Ｙ轴的建立：通过右手法则确定ｙ轴的方向，即从ｘ轴弯向ｚ轴时，大拇指所指??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于TensorFlow的K-means算法的研究[J]. 李昱锋,李建宏,文永明. 信息技术与网络安全. 2019(05)
[2]特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用[J]. 谭红臣,李淑华,刘彬,刘秀平. 计算机辅助设计与图形学学报. 2019(04)
[3]基于DSSD的静态手势实时识别方法[J]. 周文军,张勇,王昱洁. 计算机工程. 2020(02)
[4]带移动底盘的机械臂控制系统设计[J]. 张占宾,李小坚. 工业控制计算机. 2018(09)
[5]基于改进BP算法在深度神经网络学习中的研究[J]. 黄培. 机械强度. 2018(04)
[6]EM算法在极化合成孔径雷达影像分类中的应用[J]. 隋克林. 城市勘测. 2018(02)
[7]一个例子深度理解EM算法[J]. 彭玉兵. 赣南师范大学学报. 2018(03)
[8]一种数据增强和多模型集成的细粒度分类算法[J]. 蒋杰,熊昌镇. 图学学报. 2018(02)
[9]基于深度学习的多视窗SSD目标检测方法[J]. 唐聪,凌永顺,郑科栋,杨星,郑超,杨华,金伟. 红外与激光工程. 2018(01)
[10]实时目标检测算法YOLO的批再规范化处理[J]. 温捷文,战荫伟,凌伟林,郭灿樟. 计算机应用研究. 2018(10)
博士论文
[1]面向机器人操作的目标检测与抓取规划研究[D]. 郭迪.清华大学 2016
[2]双向运动型视觉导引AGV关键技术研究及实现[D]. 喻俊.南京航空航天大学 2012
[3]空间机械臂抓取目标的碰撞前构型规划与控制问题研究[D]. 丛佩超.哈尔滨工业大学 2009
[4]全方位移动操作机器人及其运动规划与导航研究[D]. 蒋林.哈尔滨工业大学 2008
硕士论文
[1]基于机器视觉的汽车先进驾驶辅助系统中行人检测技术研究[D]. 王永宏.浙江大学 2019
[2]全向移动自主跟随机器人系统设计与实现[D]. 李玲.湖南大学 2018
[3]基于深度学习目标检测算法的应用[D]. 杜凤麟.安徽大学 2018
[4]基于改进的Mask R-CNN的车辆识别及检测[D]. 白宝林.安徽大学 2018
[5]轮式移动机械臂设计与定位及路径规划研究[D]. 高恒.西安理工大学 2017
[6]模块化六自由度机械臂运动学研究及其连杆尺寸优化[D]. 张雷刚.安徽理工大学 2017
[7]透过工业4.0解析“中国制造2025”[D]. 侯晋珊.北京工业大学 2017
[8]基于深度卷积神经网络的道路场景物体检测方法研究[D]. 孙贵宾.北方工业大学 2017
[9]夹抱搬运型AGV的设计与可靠性分析[D]. 罗雨佳.电子科技大学 2017
[10]基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D]. 段萌.郑州大学 2017
本文编号：3020648
【文章来源】：长沙理工大学湖南省
【文章页数】：97 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?ＡＧＶ的销量和安装量??ＡＧＶ自动导引小车，属于工业ＡＧＶ中的工业移动机器人范畴，也属于特种ＡＧＶ??
?硕士学位论文???Ｉ?Ｉ?工规器人Ｉ?Ｉ?Ｉ特?ｆＷｌｆ§?乂?ＩＩ??｜?！?；??Ｉ?啸■雖器人挪垩人?Ｉ?家度縣机茲人酸豫娜器人农舰ｓ人！??圓ｍｕ國＿??ｘ？ｓｊ机兹人?并联茔工ｉｍａ人?丨?感ｍ婪至机兹人?播贫类机器人??ｓ行手术ｍ＿人?Ｉ??学ｇｓａ茔机雄人教控茔机兹人?人?水下机３人?翟适灞？？人??１＿：愈５：顆戀１＾??Ｉ?ｉ?Ｉ??图１．２ＡＧＶ的分类??超过７５％的工业ＡＧＶ视觉系统应用在障碍物目标检测和目标物料识别任务中，包??括提高生产效率、控制产品品质、保证产品安全、采集产品资料等，分拣物料、机器人??运动躲避障碍物或集成在上述两个过程中。目前，随着日常生活中ＡＧＶ的广泛应用，??视觉系统对于ＡＧＶ而言越来越重要，可以说机器视觉系统的发展对整个ＡＧＶ技术的??发展起着至关重要的推动作用。??因为神经网络都具有良好的修错能力，拟合能力以及自我学习能力，运用在非线性??的目标检测障碍物避障问题上，具有独特的优势，使得ＡＧＶ磁导航行驶更加安全。总??的来说，基于神经网络的视觉图像的方法运用在避障与视觉抓取等方向上是未来的研究??重点。??１．２国内外研究发展现状??搭载机械臂的全向轮ＡＧＶ属于复合型ＡＧＶ范畴，它是传统的ＡＧＶ上加机械手的??手脚两项功能集于一身的新型ＡＧＶ。在过去的ＡＧＶ定义中，一般工业机器人被称为机??器人手臂（简称机械臂机器人），以取代人类胳膊的功能；复合式ＡＧＶ用于取代人的腿和??脚的功能。具有开发手和脚两者结合的移动作业的能力。国内外相关研究进展主要分为??以下两部分：移动抓取ＡＧＶ的研究现状；基于深度学习避障技术以及基于图像处理
?硕士学位论文???第二章复合型全向轮ＡＧＶ建模??论文针对当前复合式ＡＧＶ小车在工作过程中的导航避障和视觉抓取两个方面，分??别从对ＡＧＶ小车和机械臂进行运动学建模。??２．１全向移动ＡＧＶ机械臂运动学建模??２．１．１机械臂连杆坐标系建立??关节之间的位移关系可以简化等价为两个连杆之间的位移关系，本文Ｄ－Ｈ方法来??描述两个关节之间的位移关系。Ｄ－Ｈ法是基于空间坐标关系，来建立和描述各个关节之??间的相对位移关系的一种方法，如图２．１所示为Ｄ－Ｈ法坐标原理图。??謂－??图２．１?Ｄ－Ｈ法坐标原理图??从图可以看出，在连杆ｉ＋１和连杆ｉ相互连接的关节Ａｉ＋１处建立坐标系（ｘｕｙｕｚｉ），??根据连杆之间的关系［４Ｑ］，已知坐标系（Ｘｉ，ｙｉ，Ｚｌ）固定在连杆ｉ上，所以当关节ｉ＋１在转动??的时候，连杆ｉ＋１将相对于连杆ｉ在运动，本文将按照以下的流程规则建立各个连杆之??间的坐标关系式：??（１）?Ｚ轴的建立：将乙轴相对于ｉ关节的轴线规定为坐标系ｚ轴。??（２）Ｘ轴的建立：将乂＾轴相对于乙＾轴，两者满足且Ｘｗ轴指向轴的方向规定??为坐标系ｘ轴。??（３）?Ｙ轴的建立：通过右手法则确定ｙ轴的方向，即从ｘ轴弯向ｚ轴时，大拇指所指??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于TensorFlow的K-means算法的研究[J]. 李昱锋,李建宏,文永明. 信息技术与网络安全. 2019(05)
[2]特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用[J]. 谭红臣,李淑华,刘彬,刘秀平. 计算机辅助设计与图形学学报. 2019(04)
[3]基于DSSD的静态手势实时识别方法[J]. 周文军,张勇,王昱洁. 计算机工程. 2020(02)
[4]带移动底盘的机械臂控制系统设计[J]. 张占宾,李小坚. 工业控制计算机. 2018(09)
[5]基于改进BP算法在深度神经网络学习中的研究[J]. 黄培. 机械强度. 2018(04)
[6]EM算法在极化合成孔径雷达影像分类中的应用[J]. 隋克林. 城市勘测. 2018(02)
[7]一个例子深度理解EM算法[J]. 彭玉兵. 赣南师范大学学报. 2018(03)
[8]一种数据增强和多模型集成的细粒度分类算法[J]. 蒋杰,熊昌镇. 图学学报. 2018(02)
[9]基于深度学习的多视窗SSD目标检测方法[J]. 唐聪,凌永顺,郑科栋,杨星,郑超,杨华,金伟. 红外与激光工程. 2018(01)
[10]实时目标检测算法YOLO的批再规范化处理[J]. 温捷文,战荫伟,凌伟林,郭灿樟. 计算机应用研究. 2018(10)
博士论文
[1]面向机器人操作的目标检测与抓取规划研究[D]. 郭迪.清华大学 2016
[2]双向运动型视觉导引AGV关键技术研究及实现[D]. 喻俊.南京航空航天大学 2012
[3]空间机械臂抓取目标的碰撞前构型规划与控制问题研究[D]. 丛佩超.哈尔滨工业大学 2009
[4]全方位移动操作机器人及其运动规划与导航研究[D]. 蒋林.哈尔滨工业大学 2008
硕士论文
[1]基于机器视觉的汽车先进驾驶辅助系统中行人检测技术研究[D]. 王永宏.浙江大学 2019
[2]全向移动自主跟随机器人系统设计与实现[D]. 李玲.湖南大学 2018
[3]基于深度学习目标检测算法的应用[D]. 杜凤麟.安徽大学 2018
[4]基于改进的Mask R-CNN的车辆识别及检测[D]. 白宝林.安徽大学 2018
[5]轮式移动机械臂设计与定位及路径规划研究[D]. 高恒.西安理工大学 2017
[6]模块化六自由度机械臂运动学研究及其连杆尺寸优化[D]. 张雷刚.安徽理工大学 2017
[7]透过工业4.0解析“中国制造2025”[D]. 侯晋珊.北京工业大学 2017
[8]基于深度卷积神经网络的道路场景物体检测方法研究[D]. 孙贵宾.北方工业大学 2017
[9]夹抱搬运型AGV的设计与可靠性分析[D]. 罗雨佳.电子科技大学 2017
[10]基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D]. 段萌.郑州大学 2017
本文编号：3020648
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3020648.html
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