基于達芬奇平臺的機械臂視覺伺服系統(tǒng)設計.pdf

1、機器人智能化技術是目前該領域的前沿，在當前技術進展中，視覺伺服技術占有舉足輕重的地位。機器人視覺伺服技術，依托視覺傳感器，將信息量龐大的視覺信息引入控制系統(tǒng)中，并控制機器人執(zhí)行高精度的伺服運動，實現(xiàn)了機器人技術與視覺信息的有效融合。視覺伺服技術增強了機器人在工業(yè)生產以及科學研究領域的自適應能力和自動化水平，有著廣闊的應用前景。本文以TMS320DM6446處理器為核心的達芬奇處理平臺作為視覺處理平臺進行視覺應用程序的開發(fā)，構建PUMA5

2、60的視覺伺服控制系統(tǒng)，進而實現(xiàn)其精確的伺服運動。
　　在運動控制部分，本文建立了PUMA560機械臂的運動學模型，并使用機器人工具箱對所建立數(shù)學模型的正運動學與逆運動學進行了驗證。本文采用光電碼盤對機械臂的位置和速率信息進行反饋，在simulink環(huán)境下建立了機械臂四個關節(jié)的雙閉環(huán)控制系統(tǒng)，并且完成了控制系統(tǒng)優(yōu)化，實現(xiàn)了多關節(jié)的聯(lián)合運動。
　　在視覺處理部分，本文采用達芬奇處理平臺對運動目標進行視頻圖像處理。首先，本文構建

3、了達芬奇平臺的軟硬件環(huán)境，并實現(xiàn)了ARM和DSP雙核通信和雙嵌入式系統(tǒng)的通信。其次，對采集的圖像進行了灰度化、二值化以及阿爾法中值濾波等預處理操作，在此基礎上，使用LoG邊緣檢測算子對運動目標進行特征提取和中心定位。最后，將位置坐標引入simulink內搭建好的控制系統(tǒng)中，作為視覺伺服總系統(tǒng)的控制指令，完成了視覺伺服系統(tǒng)的構建。
　　最后，采用基于共軛梯度算法的BP神經網絡作為視覺控制器，在MATLAB環(huán)境下對總系統(tǒng)進行了仿真和半