基于机器视觉的机器人路径规划研究

发布时间：2020-05-30 21:01

【摘要】：随着产品的快速升级换代,制造业的生产模式逐渐从批量化、规模化制造转变为定制化、个性化,这就要求在制造中使用高度灵活的机器人自动化生产线。目前工业机器人在处理新的生产任务时,主要通过示教的方式进行机器人路径规划。但是采用这种方式获得机器人的路径,操作人员需要进行专门的培训,路径规划系统不够灵活,难以适应生产任务的频繁变化。针对上述情况,本文研究了一种基于机器视觉的机器人路径规划方法,通过基于机器视觉和人机交互的方法获得机器人的初始路径,建立机器人路径优化模型,并通过粒子群优化算法对优化模型进行求解。主要研究内容如下:首先,研究了机器人路径规划视觉系统标定和障碍物位置信息获取方法。完成了视觉系统相机内参标定以及相机与机器人之间的手眼标定。通过基于模板匹配的算法和基于SURF的算法对障碍物进行定位,获取了障碍物在机器人基坐标系下的位置信息,为机器人路径规划提供障碍物位置信息。其次,基于机器视觉和人机交互研究了机器人初始路径获取方法。通过相机和Mark点实现对人手运动路径的追踪。在此基础上,为克服在人手演示时因手指关节角度变化带来的误差,提出了一种基于人手夹持器的机器人初始路径获取方法,实验结果表明基于人手夹持器方式获得的机器人初始路径更平滑。然后,对基于机器视觉和人机交互方式获得的机器人初始路径进行了优化研究。建立了相应的机器人路径优化模型,并通过粒子群优化算法(PSO,Particle Swarm Optimization)对优化模型进行求解。最后,进行了机器人路径规划实验研究。首先搭建了包含机器人和机器视觉的机器人系统。然后在三种不同的实验场景下进行机器人初始路径获取和优化,并将优化后的机器人路径在机器人仿真器和机器人实机上进行实验验证。实验结果表明,基于PSO优化后的机器人路径能够有效避开障碍物,并且比基于人手演示获得的机器人初始路径更短,从而提高了工业生产的效率。
【图文】：

图 1- 1 7 自由度机械臂抓取碟子的过程[33] 机器视觉在机器人路径规划的应用近年来，机器视觉技术发展迅速。机器视觉可以在极端的恶劣的环境中代替人觉检测或工况监视，改善工人的作业环境，主要应用于目标识别、缺陷检测、、尺寸测量等方面[39]。机器视觉技术与机器人技术的融合，使机器人更加的智，极大地提高工业生产效率和自动化生产线的柔性。机器视觉在机器人的路径有很广泛的应用。欧习洋[40]提出一种基于机器视觉获得六自由度机械臂运动路径的方法。该方法用物料架上的 LED 灯做标记点，通过安装在机械臂末端的视觉系统对物料架 灯进行识别、初始定位以及精确定位，并计算出其位姿信息，然后通过求运动方式生成机器人的运动路径，提高了示教的效率。倪自强[41]提出了一种基于双目视觉引导的机器人示教方式。首先采用奇异值

第一章 绪论进行定位，从而实现机器人的路径规划。最后，机器人按照生成的路径完成相应的任务。岳宏和孙立新等[43]使用 CCD 相机和直线激光器来构建焊缝测量系统。首先通过该焊缝测量系统获得焊缝的位置，然后利用路径规划算法生成焊接机器人可执行的路径，通过控制柜传输给机器人，不断的引导焊接机器人完成焊接任务。H.I.Lin[44]首先通过相机捕捉多次人手演示抓取和放置立方体的动作过程，如图 1-2所示，然后通过高斯混合模型对图像进行处理获得准确的人手姿势，将人手动作的抓取和放置立方体的过程进行分解，并通过卷积神经网络训练和识别出人手动作抓取顺序，进行机器人的路径规划，最后机器人按获得的路径实现对立方体的抓取和放置。这种路径规划方法虽然具有一定的智能性，，但是训练时间长，并且仅限于特定的任务。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242

【参考文献】

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本文编号：2688716