基于機(jī)器視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)研究.pdf

1、基于機(jī)器視覺(jué)的機(jī)械手運(yùn)動(dòng)控制是一種利用視覺(jué)信息對(duì)機(jī)械手運(yùn)動(dòng)實(shí)施反饋控制的重要方法，其學(xué)術(shù)基礎(chǔ)涵蓋了機(jī)器視覺(jué)、圖像處理、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)、機(jī)器人動(dòng)力學(xué)、控制理論等研究領(lǐng)域。本文首先綜述了機(jī)器視覺(jué)發(fā)展現(xiàn)狀，并詳細(xì)分析研究了攝像機(jī)標(biāo)定算法，論述了視覺(jué)伺服方法中最基本的動(dòng)力學(xué)建模方法，利用機(jī)器人動(dòng)力學(xué)研究了護(hù)理機(jī)器人的軌跡跟蹤，提高了其靈活性、效率、精度和速度。
　　本研究通過(guò)對(duì)攝像機(jī)成像原理的分析和理解，結(jié)合當(dāng)前的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)以及畸變系數(shù)

2、的標(biāo)定模型和方法，為了使模型圖像坐標(biāo)和實(shí)際圖像坐標(biāo)殘差減到最小，在最新理論的基礎(chǔ)上，提出了基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的攝像機(jī)標(biāo)定算法，簡(jiǎn)化了機(jī)械手?jǐn)z像機(jī)的非線性標(biāo)定過(guò)程，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性。從保證機(jī)械手系統(tǒng)漸近穩(wěn)定性的角度出發(fā)設(shè)計(jì)一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制器的軌跡跟蹤算法，考慮到其工作環(huán)境的外部干擾因素對(duì)系統(tǒng)控制造成的影響，進(jìn)行了護(hù)理機(jī)器人機(jī)械手的軌跡跟蹤算法研究。在控制系統(tǒng)中加入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)補(bǔ)償算法的控制器，RBF

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定程度上消除不確定因素對(duì)系統(tǒng)控制造成的影響，自適應(yīng)估算不確定性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)誤差。從而提高系統(tǒng)的抗干擾能力、定位精度和系統(tǒng)魯棒性，利用加權(quán)矩陣生成的李雅普諾夫函數(shù)證明漸近穩(wěn)定。使其能準(zhǔn)確地跟蹤軌跡，通過(guò)動(dòng)力學(xué)建模，利用Matlab仿真驗(yàn)證其軌跡跟蹤效果。用數(shù)據(jù)擬合出的運(yùn)動(dòng)軌跡曲線結(jié)果得出誤差，提高了跟蹤精度，無(wú)論是超調(diào)量還是穩(wěn)態(tài)誤差都有明顯的改善。并進(jìn)了系統(tǒng)硬件選型與實(shí)現(xiàn)。對(duì)洗頭部分機(jī)械手導(dǎo)入提出的標(biāo)定算法和軌跡跟蹤算法進(jìn)