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文檔簡介
1、隨著工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展以及生產(chǎn)的需要,機器人技術(shù)已經(jīng)不僅僅局限于完成簡單的作業(yè)任務(wù),同時還需要具有更強的適應性、靈活性、穩(wěn)定性、安全性等特性。本文對機械臂的研究的目標主要有兩個:其一是運動學方面的研究,對于機械臂的逆運動問題一直沒有一種固定的解決算法,如果找到一種可以快速處理機械臂逆運動問題的科學算法,就可以提高機械臂的工作效率,改善機械臂的實時性。其二是視覺算法方面的研究,如果要提高工業(yè)機器人自身的靈活性就需要與環(huán)境進行交互,對環(huán)境與
2、目標進行高精度的檢測和識別,一種合理的圖像處理方法可以極大提高視覺系統(tǒng)的圖像識別匹配能力與目標定位能力。本文的內(nèi)容也就是圍繞以上兩點進行研究:
首先對機械臂的運動學進行了研究,運用DH方法建立機械臂的數(shù)學模型,推導正運動學方程,接著通過運用人工蜂群算法對機械臂逆運動進行求解。該算法通過優(yōu)化BP算法的閾值加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度,將機械臂逆運動問題轉(zhuǎn)化為一類非線性多輸入多輸出問題。最后通過MATLAB軟件對機械臂的關(guān)鍵關(guān)節(jié)進行動態(tài)仿
3、真模擬,計算末端執(zhí)行器在到達指定空間坐標時各個關(guān)節(jié)的位移,結(jié)果表明機械臂仿真模型可以在合理的誤差范圍內(nèi)到達目標位置完成任務(wù)。
接下來在運動學建立的基坐標系基礎(chǔ)上,本文進行了視覺方面的研究。首先介紹了對單、雙目視覺定位原理,依據(jù)目標點在采集圖像上的像素坐標,通過運用坐標變換方法最終得到目標點的空間坐標位置。接著研究了SIFT算法在圖像處理中的應用,介紹了SIFT算法的各個相關(guān)概念,最后實驗性的將SIFT算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,通過將
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