基于视觉反馈的可变形线性物体抑振控制

摘要

可变形线性物体如软管、电缆等被普遍应用于日常生活与工业实际中。例如汽车生产流水线中的电缆和软管装配,医疗机器人的伤口缝合等。对这类物体的机器人操作与精确控制一直是工业机器人研究中的一大难题,也是制约电子、汽车等相关行业进一步提高自动化程度的一个重要因素。
　　国家自然科学基金“复杂可变形线性物体的机器人可靠动态操作研究”正是在这一背景下产生,旨在为可变形性物体的机器人操作提供理论基础和实践指导,推动相关领域的研究与发展。
　　本文首先介绍了DLO相关研究概况,阐述了课题相关机器人控制系统的搭建,包括基于千兆以太网的CCD摄像头构成的单目被动视觉系统,视觉系统的软件体系采用OpenCV和MFC,具体介绍了运动目标的跟踪和图像处理算法的研究,提出了动态背景递减、基于Canny算子的边缘检测和基于阈值的运动目标跟踪三种图像处理算法在实验条件下的时间复杂度、光照稳定性和运动模糊稳定性三个性能指标的比较,最后选择了基于阈值的运动目标跟踪作为机器视觉系统的图像处理算法,并更深入的研究了自适应阈值算法对其进行一定的优化。
　　本文还介绍了摄像机模型,线性针孔模型和考虑畸变参数的摄像机模型,论述了摄像机标定技术,介绍了MATLABcalibrationtoolbox的标定方法,并采用该方法对视觉系统进行了标定。
　　最后本文提出一种基于视觉反馈的机器人操作可变形线性物体时的抑振控制方法,该方法通过实时图像处理算法处理高速视觉反馈信息,从而获得变形物体的空间位置与姿态,基于期望的物体位姿并结合PID算法实现抑振控制。最后,通过实验验证了所提方法的有效性。

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第一章 绪论

1.1 课题背景

1.2 研究目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 本文主要工作

第二章 机器视觉系统的构建

2.1 机器视觉系统总体设计

2.2 机器视觉系统硬件设计

2.3 机器视觉系统软件设计

2.4本章小结

第三章 运动目标跟踪与图像处理算法研究

3.1 基于OpenCV的图像处理系统

3.2运动目标跟踪和图像处理

3.3 几种图像处理算法的比较

3.4 本章小结

第四章 摄像机模型与标定

4.1 摄像机模型

4.2 摄像机的标定

4.3 本章小结

第五章 基于视觉反馈的DLO抑振控制

5.1基于四自由度机械臂的运动控制系统

5.2 DLO抑振控制算法研究

5.3 实验及其结论

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 改进与展望

致谢

参考文献