惯性轨迹重构在遥操作机器人应用中的研究

发布时间：2017-10-08 23:10

  本文关键词：惯性轨迹重构在遥操作机器人应用中的研究

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【摘要】：随着人类对未知空间探索的深入和某些高危作业的需要,结合了人的智能和机器人的高可靠性、高作业精度的遥操作机器人技术在空间探索、海洋开发、原子能应用、抢险救灾等领域有着非常重要的应用价值。由于遥操作机器人在执行任务时需要由人来提供决策,有效的人机交互手段是使人与机器人良好协同,使遥操作机器人能够快速、准确的完成任务的先决条件。本课题分析了目前人机交互的发展趋势,设计了一种以人的运动作为交互信息的人机协同方式,针对此目标完成了以下工作:1、对各种运动检测手段进行分析和比较,明确了以人体运动过程中产生的惯性信号来重构人手在空间中的运动轨迹,并从轨迹上提取特征点作为机器人运动路径目标点的总体思路。2、对捷联惯性导航中关于速度和位置推算的理论行了归纳和梳理,用作本课题的理论基础。3、对本课题所使用的MEMS惯性传感器的原理和误差进行了分析。在姿态角推算方面,着重讨论了卡尔曼滤波算法在加速度、角速度信号融合中的应用,并设计实现了基于四元数的卡尔曼滤波器。在运动加速度积累误差抑制方面,分析目前常用的主流算法,并且设计了适用于本课题的积累误差抑制算法。讨论了直接用运动加速度积分后得到的轨迹点来作为机器人路径点的可能性,设计了基于位移阈值的轨迹点提取算法,从重构的轨迹点中提取出部分特征点用作机器人运动路径的目标点。4、对机器人系统中的各种坐标系进行了介绍,并且设计了初始对准步骤。利用微控制器STM32F407和惯性传感器MPU-6050搭建惯性信号采集平台;用MATLAB搭建惯性信号处理平台;用ABB公司工业机器人系统IRC5和IRB1410搭建机器人平台。并在搭建好的平台上设计实验,对本课题设计的各种算法进行验证,最后对系统进行整体验证。经过上述理论分析和实验验证,证明了本课题设计的惯性轨迹重构方案能应用于对机器人运动轨迹的控制,并为以后进一步的研究打下了基础。
【关键词】：遥操作机器人 人机交互 惯性导航 轨迹重构 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 引言9
• 1.2 遥操作机器人人机交互研究综述9-13
• 1.2.1 受限人机交互10-11
• 1.2.2 非受限人机交互11-12
• 1.2.3 基于运动检测的人机交互方案12-13
• 1.3 惯性技术在人机交互中的应用13-14
• 1.4 本论文的主要研究工作14-15
• 1.4.1 主要研究内容14
• 1.4.2 具体章节安排14-15
• 2 惯性式轨迹重构的基本理论15-28
• 2.1 坐标变换16-19
• 2.2 姿态推算19-24
• 2.2.1 方向余弦法20-21
• 2.2.2 欧拉角法21
• 2.2.3 四元数法21-24
• 2.2.4 加速度计测姿原理24
• 2.3 重力加速度补偿24-25
• 2.4 运动加速度积分环节25-26
• 2.5 本章小结26-28
• 3 MEMS惯性传感器原始数据处理28-43
• 3.1 MEMS惯性传感器原理及误差种类28-33
• 3.1.1 MEMS加速度计原理28-30
• 3.1.2 MEMS陀螺仪原理30-31
• 3.1.3 MEMS惯性传感器误差种类31-33
• 3.1.4 MEMS惯性传感器误差补偿方法33
• 3.2 基于四元数和卡尔曼滤波的姿态解算33-38
• 3.2.1 卡尔曼滤波原理34-36
• 3.2.2 基于四元数的经典卡尔曼滤波设计36-37
• 3.2.3 卡尔曼滤波步骤37-38
• 3.3 加速度数据处理38-41
• 3.3.1 已有的累计误差抑制算法39-40
• 3.3.2 积累误差抑制算法的设计40-41
• 3.3.3 轨迹目标点的获取41
• 3.4 本章小结41-43
• 4 机器人跟踪平台实现和初始对准43-57
• 4.1 遥操作系统实现43-53
• 4.1.1 遥操作系统硬件架构43-46
• 4.1.2 上位机/下位机子系统程序设计46-48
• 4.1.3 上位机/下位机子系统可靠通信的设计48-51
• 4.1.4 上位机/机器人子系统程序设计51-53
• 4.1.5 上位机/机器人子系统可靠通信设计53
• 4.2 系统初始对准53-56
• 4.2.1 坐标系的选择53-54
• 4.2.2 坐标系对准步骤54-56
• 4.3 本章小结56-57
• 5 实验及结果分析57-64
• 5.1 卡尔曼滤波实验57-59
• 5.2 加速度积累误差抑制和积分实验59-60
• 5.3 轨迹重构与目标点提取实验60-61
• 5.4 机器人跟踪实验61-63
• 5.5 本章小结63-64
• 6 结论与展望64-65
• 6.1 本文总结64
• 6.2 研究方向及展望64-65
• 参考文献65-68
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果68-69
• 致谢69-70

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本文编号：996768