計算智能在三維表面掃描機器人系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、為了將集數(shù)字化、信號處理、機器視覺及激光傳感器等先進(jìn)技術(shù)于一體的三維表面掃描系統(tǒng)有效地應(yīng)用于制造加工領(lǐng)域，結(jié)合具有靈活性及柔性的六自由度機器人組成三維表面掃描機器人系統(tǒng)。為了提高系統(tǒng)掃描精度，本文圍繞系統(tǒng)中有關(guān)建模標(biāo)定方法等問題，引入計算智能中的先進(jìn)算法。主要研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下：
　　 1.建立三維表面掃描機器人系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，包括機器人本體的數(shù)學(xué)模型，線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的數(shù)學(xué)模型，攝像機的三種畸變模型。
　　 2.建立

2、Motoman-HP3L機器人運動學(xué)仿真環(huán)境。建立機器人運動學(xué)本體標(biāo)定的實驗平臺，提出機器人本體的運動學(xué)標(biāo)定目標(biāo)函數(shù)，采用非線性優(yōu)化方法得到機器人的實際D-H參數(shù)，提高了機器人的絕對定位精度。提出二進(jìn)制人工蜂群算法并用于標(biāo)定最優(yōu)測量形位的選擇，進(jìn)一步提高了機器人的絕對定位精度。
　　 3.研究利用同心圓求得圓心真實投影點的方法。給出同心圓目標(biāo)的亞像素提取方法及流程。提出一種線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的標(biāo)定新方法，為了驗證該方法的有效性，

3、設(shè)計并建立一種基于同心圓標(biāo)定靶的實驗平臺，實驗結(jié)果表明該方法能夠提高線結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的測量精度。
　　 4.為了提高三維掃描系統(tǒng)整體精度，在系統(tǒng)中引入微粒群徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在分析微粒群算法穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，提出一種基于微粒群徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)整體誤差建模及其補償實施方案。
　　 5.總結(jié)了現(xiàn)有的曲面重構(gòu)方法并對其進(jìn)行分類。提出一種改進(jìn)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于曲面重構(gòu)。提出一種具有分?jǐn)?shù)階項和動量項的反向傳播(BP)算法，