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1、隨著科技的進(jìn)步,人們對(duì)機(jī)器人的要求也越來越高,不僅要求機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)常規(guī)的動(dòng)作,而且還要求機(jī)器人具有人類的視覺、思維、學(xué)習(xí)與自主能力等。為此,本文對(duì)單目視覺伺服機(jī)器人的智能抓取模型進(jìn)行深入的研究,運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來辨識(shí)單目視覺伺服機(jī)器人的智能抓取模型。 論文首先回顧了機(jī)器人的發(fā)展概況以及發(fā)展趨勢(shì),總結(jié)了機(jī)器人視覺的研究?jī)?nèi)容以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀,接著討論了視覺伺服機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng),然后對(duì)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)和模糊神
2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等問題進(jìn)行深入研究,最后實(shí)現(xiàn)單目視覺伺服機(jī)器人的智能抓取。 在視覺伺服機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)研究方面,采用D-H建模法和CCD的成像幾何建立視覺伺服機(jī)器人的正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,分析比較了基于位置的視覺伺服系統(tǒng)以及基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)、靜態(tài)的視覺伺服系統(tǒng)和動(dòng)態(tài)的視覺伺服系統(tǒng)。 在目標(biāo)識(shí)別方面,采用自適應(yīng)中值濾波器來消除椒鹽噪聲對(duì)圖像的影響,而采用自適應(yīng)維納濾波器來消除高斯噪聲對(duì)圖像的影響,采用FCM(模
3、糊C均值聚類)來分割目標(biāo)與背景并采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來平滑目標(biāo)信息,通過統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,得到表征目標(biāo)信息的特征向量。 在智能抓取模型建立方面,運(yùn)用六層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和三階段混合學(xué)習(xí)算法,得到一種由數(shù)據(jù)自動(dòng)生成基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Visual-Degree函數(shù)(視覺空間的特征向量到關(guān)節(jié)空間的關(guān)節(jié)變量之間的映射關(guān)系)的方法。 在智能抓取實(shí)現(xiàn)方面,簡(jiǎn)單介紹了單目視覺伺服機(jī)器人的硬件組成,研究了PMAC(可編程多軸運(yùn)動(dòng)控制器)與主機(jī)的通信原理
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