搭载机械手的智能轮式小车目标识别及抓取控制研究

发布时间：2017-06-10 22:21

  本文关键词：搭载机械手的智能轮式小车目标识别及抓取控制研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：研究具有目标识别并能进行精准抓取的搭载机械手的智能轮式小车,在当今信息化、自动化的世界中,其意义深远,实用性强。本文主要通过搭载在机械手臂上的摄像头进行采集图像,并对图像进行处理以及目标识别,从而控制机械手进行目标的抓取。近年来智能控制发展迅速,已广泛地应用于自动化,电子,医疗等各行各业。在应用方面,具有视觉机能的搭载机械手的智能小车不仅可以在危险地区进行探查、搜救,而且可以应用于医疗行业,照顾老年人和行动不便的人等。理论上就机器人的智能而言大多是指两个方面：一是通过各种传感器自动感知周围环境,二是在了解周围环境的基础上,自动采取下一步行动。本课题设计的搭载机械手的智能小车系统就是利用模式识别的结果,实现机械手与车体协调配合,完成抓取任务。理论上进行研究和创新,将图像处理和模式识别二者相互配合,共同完成从识别到抓取目标的一系列任务。本课题,在可以循迹、红外避障、语音播报、智能升降以及红外遥控的智能轮式小车上,搭载了笔记本、摄像头以及五自由度机械手。以笔记本作为目标识别的主要平台,对摄像头采集到的图像通过OpenCV库函数进行图像预处理。采用“十二线段识别法”进行特征值提取。将得到的特征5*5矩阵输入ART神经网络学习算法,进行目标识别,判断其是否为所抓取目标。机械手以单片机为控制单元,它的运动轨迹是通过在以D-H模型上应用正逆运动学分析以及雅克比矩阵获得的。机械手臂拥有五个自由度,每个自由度由独立电机控制以此达到抓、放、举等动作,控制单元接收目标参数,进行精准的目标抓取。通过实验,达到预期——智能轮式小车在行驶途中可以识别字母物体并进行抓取。
【关键词】：智能轮式小车 机械手 OpenCV 目标识别 目标抓取
【学位授予单位】：天津科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP23
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 前言8-14
• 1.1 课题背景与研究意义8-9
• 1.2 国内外发展现状与研究趋势9-11
• 1.2.1 国外现况9-10
• 1.2.2 国内现况10-11
• 1.2.3 发展趋势11
• 1.3 研究目的与内容11-14
• 1.3.1 研究目的11-12
• 1.3.2 内容安排12-14
• 2 轮式智能小车构造14-37
• 2.1 轮式小车功能概述14-15
• 2.2 轮式小车硬件设计15-29
• 2.2.1 小车供电方案15-17
• 2.2.2 小车控制中心17-20
• 2.2.3 电机驱动模块设计20-23
• 2.2.4 硬件组装23-29
• 2.3 小车模块控制策略29-37
• 2.3.1 模糊控制循迹29-32
• 2.3.2 红外避障32-33
• 2.3.3 红外远程控制33-34
• 2.3.4 机械手臂动作模块34-37
• 3 图像处理与识别37-60
• 3.1 数字图像定义37-40
• 3.1.1 图像定义37-38
• 3.1.2 图像处理38
• 3.1.3 数字图像处理特点38-40
• 3.2 计算机视觉40-42
• 3.3 OpenCV42-43
• 3.4 模式识别43-46
• 3.4.1 模式识别概念43-44
• 3.4.2 模式识别系统的组成44-45
• 3.4.3 数字图像模式识别的基本过程45-46
• 3.5 实验过程与结果46-60
• 3.5.1 图像处理阶段46-54
• 3.5.2 目标识别阶段54-60
• 4 机械手臂抓取控制60-71
• 4.1 机械手臂的运动理论基础60-62
• 4.2 机械手正逆运动学分析62-68
• 4.2.1 正运动学分析63-65
• 4.2.2 逆运动学分析65-68
• 4.3 目标抓取策略68-71
• 5 智能小车目标识别与抓取实验71-80
• 5.1 实验条件71
• 5.2 抓取目标字母实物的实验步骤71-80
• 6 结论80-81
• 7 展望81-82
• 8 参考文献82-88
• 9 攻读硕士学位期间发表论文情况88-89
• 10 致谢89

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