多关节机械臂的视觉遥操作及通讯时延丢包下的预测控制

发布时间：2024-10-03 02:52

　　遥操作系统是一种实时人机交互方式,能够扩展人类活动范围并帮助人类在复杂危险环境下完成任务,因此具有极大的理论研究意义。然而一方面人体手臂与多关节机械臂的物理结构存在差异,操作者通常需穿戴传感器设备或操纵摇杆进行遥操作,这影响操作者自然舒展的遥操作机械臂。另一方面遥操作系统的网络传输通道中不可避免的存在时延和丢包现象,这给遥操作带来了很大障碍。通过视觉遥操作使人体自然地遥操作多关节机械臂,并保证带有时延和丢包的遥操作系统具有良好的控制性能,是本文主要的研究内容。首先,研究了人机姿态一致的视觉遥操作。人机姿态统一的视觉遥操作系统可实现机械臂跟随人体手臂动作并保持姿态一致。基于深度学习中的卷积神经网络,设计了多级结构的视觉遥操作网络用以学习人体手臂信息到机械臂关节角之间的强非线性映射。提出了一种新的人机姿态一致映射方法,将该映射方法封装编程作为数据集生成器,批量生成人机姿态一致的数据集。基于该数据集,使用神经网络训练框架搭建并训练该视觉遥操作网络。然后,针对遥操作系统网络通讯中存在的时延和丢包现象,采用考虑事件触发策略和量化方法的的模型预测控制补偿时延和丢包带来的影响并节约通讯带宽。设计的预测...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 机械臂遥操作研究现状
        1.2.2 部分网络化控制方法介绍
    1.3 本文主要工作及章节安排
第2章 实验平台的搭建
    2.1 引言
    2.2 Baxter机器人
        2.2.1 硬件构成
        2.2.2 软件分析
    2.3 Azure Kinect体感传感器
        2.3.1 硬件构成
        2.3.2 骨架跟踪程序
    2.4 卷积神经网络
        2.4.1 理论介绍
        2.4.2 搭建神经网络程序
    2.5 本章小结
第3章 基于多阶段深度神经网络的人机姿态一致视觉遥操作
    3.1 引言
    3.2 视觉遥操作网络的设计
        3.2.1 网络结构
        3.2.2 损失函数
    3.3 数据集生成
        3.3.1 Baxter机器人机械臂运动学模型
        3.3.2 人机姿态一致的映射方法
    3.4 实验验证
        3.4.1 视觉遥操作网络评估实验
        3.4.2 机械臂视觉遥操作实验
    3.5 本章小结
第4章 考虑量化和事件触发的遥操作预测控制
    4.1 引言
    4.2 系统建模与问题描述
    4.3 控制算法
        4.3.1 观测器和事件触发器
        4.3.2 量化器
        4.3.3 预测控制器
        4.3.4 闭环系统稳定性
    4.4 仿真验证
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢



本文编号：4006666