面向乒乓球运动的七自由度机械臂运动控制系统设计
发布时间：2021-01-12 05:19
随着机器人学和人工智能技术的发展,面向体育运动的机器人的研究开始出现在各大高校和实验室,使用机器人进行乒乓球运动或比赛在我国有着很大的应用前景。乒乓球机器人涉及到机器视觉、深度学习和机器人控制技术,搭建出的平台可以对这三项技术进行综合研究,然后使用该平台对技术综合后的成果进行展示。本文以七自由度机械臂作为研究对象,重点面向乒乓球运动对机械臂的运动控制系统进行研究。本文首先对七个关节的机械臂进行运动学上的分析,先是介绍了机械臂的各项参数和D-H矩阵,根据参数求解了机械臂的正运动学和逆运动学,然后在此基础上对机械臂的击球轨迹进行了一定的规划。规划的算法采用的是改进后的三次B样条曲线,使用该方法拟合能够保证机械臂在运动过程中不会产生振动,同时机械臂也能够通过所有的控制点。在对机械臂的轨迹进行确定后,需要在关节空间对机械臂的运动时间进行一定的限制,保证机械臂能够在规定的时间里移动到击球的位置,本文采用了遗传算法的优化方法,将关节的速度和加速度参数作为个体的基因进行编码,通过一代代的遗传和优胜劣汰操作,使机械臂的运动时间达到最短,从而保证机械臂击球成功。规划完运动控制部分并没有结束击球的过程,由...
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
底座固定后的乒乓球机器人
面向乒乓球运动的七自由度机械臂运动控制系统设计32009年，德国达姆施塔特大学的研究团队使用的也是7个关节的机器人，然后在机器人眼睛部位安装了两个摄像头，组成了图1-2的整套系统[15]。他们将机器人击球过程规划为三个阶段：(1)准备阶段：根据对手击球动作预测乒乓球轨迹；(2)击球阶段：基于较复杂的模型和公式推导，模仿乒乓球运动员的回球轨迹进行挥拍动作；(3)结束阶段：结束击球过程，机械臂返回初始位置。2014年，Glover等人在乒乓球的旋转问题上有了重大的突破，使用了巧妙的方法来击打旋转球，使回球的准确度得到了不错的提升[16]。图1-2达姆施塔特大学的乒乓球机器人底座关节受限制的机械臂运算速度较快，实际表现也不错。另外，这种类型的机器人运算过程相对快速、方便，但是，在许多情况下，需要大量的时间来计算和求解逆运动学问题，对系统的运算能力也有着很大的考验。第二类机器人有两个特点：一是只能通过导轨进行移动，二是为了避免逆运动学求解复杂的问题，其自由度一般不是很高。1990年，瑞士的Fassler等人组建了图1-3的6关节机械臂来接打乒乓球，在1988年成功拿下了机器人领域的乒乓球比赛第一名[17]。2002年，日本的miyazaki等人也完成了相同类型机器人的制作过程，该系统有四个关节，能在平面上自由运动，在与人对打方面有着不俗的表现[18]。2003年，西班牙的Acosta打造了一个机械臂，也是可以在轨道上移动的机器人，五个自由度保证了逆运动学的求解较为简单，对低速度的乒乓球的接打能力表现较好，有着接近90%的成功率[19]。
面向乒乓球运动的七自由度机械臂运动控制系统设计4图1-3基于移动轨道的乒乓球机器人1.2.2国内研究现状在国内，浙江大学从2004年也开始了乒乓球机器人的研究道路，韦巍团队首先研究了一个带有两个摄像头的系统，该机器人安装在一个水平移动的轨道上[20]。初代系统也是使用双球拍，球拍位置分别在机械臂的两端，电机驱动和气缸使其能够实现七个自由度的动作，由于视觉检测模块使用的一个相机，检测精度不足，因此采用就近原则作为回球策略，来完成与人对打。第二代系统在电机驱动导致加速度不足的基础上，使用舵机代替其驱动结构，解决了挥拍力度不足的缺点，同时使用了两个高速相机，大幅提高了击球的准确率。图1-4韦巍团队搭建的可移动轨道的乒乓球机器人基于移动导轨基座的多自由度腕关节乒乓球机器人通过在球桌上使用移动轨道来增加运动范围，既保证了机械臂的运动空间，其低自由度的特性也降低了逆运动学求解的困难，另外，低自由度也有效地避免了机械臂与桌面的碰撞，节省了系统进行碰撞检测的时间。但是，其弊端也在于由于只能在固定轨道上进行移动，不符合现实生活中的乒乓球运动，同时，机械臂的击球轨迹太过单一，简单的挥拍动作难以保证回球的成功率。2010年，陈小鹏等人完成了图1-5的整体构造都符合人体构造的机器人，该机器人有32个关节可以活动，其中手臂部位有7个可活动的关节，与人的构造
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的YOLO V3算法及其在小目标检测中的应用[J]. 鞠默然,罗海波,王仲博,何淼,常铮,惠斌. 光学学报. 2019(07)
[2]偏置式冗余空间机械臂逆运动学求解的参数化方法[J]. 徐文福,张金涛,闫磊,王志英. 宇航学报. 2015(01)
[3]基于支持向量回归的乒乓球机器人击球策略学习方法[J]. 李志奇,王滨,刘宏. 机器人. 2014(01)
[4]基于模糊神经网络的乒乓球旋转飞行轨迹模式分类[J]. 任艳青,方灶军,徐德,谭民. 控制与决策. 2014(02)
[5]改进人工势场法的机械臂避障路径规划[J]. 王俊龙,张国良,羊帆,敬斌. 计算机工程与应用. 2013(21)
[6]基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现[J]. 侯广峰,王媛媛,郭禾. 数字技术与应用. 2013(03)
[7]一种结合光流法与三帧差分法的运动目标检测算法[J]. 袁国武,陈志强,龚健,徐丹,廖仁健,何俊远. 小型微型计算机系统. 2013(03)
[8]基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算[J]. 苏虎,徐德,黄艳龙,谭民. 自动化学报. 2012(06)
[9]空间机器人避障路径规划的C空间简化方法[J]. 黄一飞. 软件导刊. 2012(04)
[10]基于快速扩展随机树的7R机械臂避障达点运动规划[J]. 谢碧云,赵京,刘宇. 机械工程学报. 2012(03)
博士论文
[1]七自由度乒乓球机器人的视觉检测及击球决策研究[D]. 李志奇.哈尔滨工业大学 2015
硕士论文
[1]基于学习的旋转乒乓球定位与轨迹预测[D]. 吴珺.浙江大学 2018
[2]基于PC的七自由度乒乓球机器人伺服控制系统的研究[D]. 洪永潮.浙江大学 2006
本文编号：2972230
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
底座固定后的乒乓球机器人
面向乒乓球运动的七自由度机械臂运动控制系统设计32009年，德国达姆施塔特大学的研究团队使用的也是7个关节的机器人，然后在机器人眼睛部位安装了两个摄像头，组成了图1-2的整套系统[15]。他们将机器人击球过程规划为三个阶段：(1)准备阶段：根据对手击球动作预测乒乓球轨迹；(2)击球阶段：基于较复杂的模型和公式推导，模仿乒乓球运动员的回球轨迹进行挥拍动作；(3)结束阶段：结束击球过程，机械臂返回初始位置。2014年，Glover等人在乒乓球的旋转问题上有了重大的突破，使用了巧妙的方法来击打旋转球，使回球的准确度得到了不错的提升[16]。图1-2达姆施塔特大学的乒乓球机器人底座关节受限制的机械臂运算速度较快，实际表现也不错。另外，这种类型的机器人运算过程相对快速、方便，但是，在许多情况下，需要大量的时间来计算和求解逆运动学问题，对系统的运算能力也有着很大的考验。第二类机器人有两个特点：一是只能通过导轨进行移动，二是为了避免逆运动学求解复杂的问题，其自由度一般不是很高。1990年，瑞士的Fassler等人组建了图1-3的6关节机械臂来接打乒乓球，在1988年成功拿下了机器人领域的乒乓球比赛第一名[17]。2002年，日本的miyazaki等人也完成了相同类型机器人的制作过程，该系统有四个关节，能在平面上自由运动，在与人对打方面有着不俗的表现[18]。2003年，西班牙的Acosta打造了一个机械臂，也是可以在轨道上移动的机器人，五个自由度保证了逆运动学的求解较为简单，对低速度的乒乓球的接打能力表现较好，有着接近90%的成功率[19]。
面向乒乓球运动的七自由度机械臂运动控制系统设计4图1-3基于移动轨道的乒乓球机器人1.2.2国内研究现状在国内，浙江大学从2004年也开始了乒乓球机器人的研究道路，韦巍团队首先研究了一个带有两个摄像头的系统，该机器人安装在一个水平移动的轨道上[20]。初代系统也是使用双球拍，球拍位置分别在机械臂的两端，电机驱动和气缸使其能够实现七个自由度的动作，由于视觉检测模块使用的一个相机，检测精度不足，因此采用就近原则作为回球策略，来完成与人对打。第二代系统在电机驱动导致加速度不足的基础上，使用舵机代替其驱动结构，解决了挥拍力度不足的缺点，同时使用了两个高速相机，大幅提高了击球的准确率。图1-4韦巍团队搭建的可移动轨道的乒乓球机器人基于移动导轨基座的多自由度腕关节乒乓球机器人通过在球桌上使用移动轨道来增加运动范围，既保证了机械臂的运动空间，其低自由度的特性也降低了逆运动学求解的困难，另外，低自由度也有效地避免了机械臂与桌面的碰撞，节省了系统进行碰撞检测的时间。但是，其弊端也在于由于只能在固定轨道上进行移动，不符合现实生活中的乒乓球运动，同时，机械臂的击球轨迹太过单一，简单的挥拍动作难以保证回球的成功率。2010年，陈小鹏等人完成了图1-5的整体构造都符合人体构造的机器人，该机器人有32个关节可以活动，其中手臂部位有7个可活动的关节，与人的构造
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的YOLO V3算法及其在小目标检测中的应用[J]. 鞠默然,罗海波,王仲博,何淼,常铮,惠斌. 光学学报. 2019(07)
[2]偏置式冗余空间机械臂逆运动学求解的参数化方法[J]. 徐文福,张金涛,闫磊,王志英. 宇航学报. 2015(01)
[3]基于支持向量回归的乒乓球机器人击球策略学习方法[J]. 李志奇,王滨,刘宏. 机器人. 2014(01)
[4]基于模糊神经网络的乒乓球旋转飞行轨迹模式分类[J]. 任艳青,方灶军,徐德,谭民. 控制与决策. 2014(02)
[5]改进人工势场法的机械臂避障路径规划[J]. 王俊龙,张国良,羊帆,敬斌. 计算机工程与应用. 2013(21)
[6]基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现[J]. 侯广峰,王媛媛,郭禾. 数字技术与应用. 2013(03)
[7]一种结合光流法与三帧差分法的运动目标检测算法[J]. 袁国武,陈志强,龚健,徐丹,廖仁健,何俊远. 小型微型计算机系统. 2013(03)
[8]基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算[J]. 苏虎,徐德,黄艳龙,谭民. 自动化学报. 2012(06)
[9]空间机器人避障路径规划的C空间简化方法[J]. 黄一飞. 软件导刊. 2012(04)
[10]基于快速扩展随机树的7R机械臂避障达点运动规划[J]. 谢碧云,赵京,刘宇. 机械工程学报. 2012(03)
博士论文
[1]七自由度乒乓球机器人的视觉检测及击球决策研究[D]. 李志奇.哈尔滨工业大学 2015
硕士论文
[1]基于学习的旋转乒乓球定位与轨迹预测[D]. 吴珺.浙江大学 2018
[2]基于PC的七自由度乒乓球机器人伺服控制系统的研究[D]. 洪永潮.浙江大学 2006
本文编号：2972230
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