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《基于視覺的機械臂控制技術(shù)研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、分類號：密級：UDC：編號：工學(xué)碩士學(xué)位論文基于視覺的機械臂控制技術(shù)研究碩士研究生：劉曉坤指導(dǎo)教師：孟浩教授學(xué)科、專業(yè)：控制理論與控制工程論文主審人：朱齊丹教授哈爾濱工程大學(xué)2013年01月分類號：密級：UDC：編號：工學(xué)碩士學(xué)位論文基于視覺的機械臂控制技術(shù)研究碩士研究生：劉曉坤指導(dǎo)教師：孟浩教授學(xué)位級別：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：控制理論與控制工程所在單位：自動化學(xué)院論文提交日期：2013年1月7日論文答辯日期：2013年3月9日學(xué)位授予單位：哈爾濱工程大學(xué)ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.E
2、ngResearchesonthecontroltechnologyofmanipulatorbasedoncomputervisionCandidate:LiuXiaokunSupervisor:Prof.MengHaoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlTheoryandEngineeringDateofSubmission:January,2013DateofOralExamination:March,2013University:HarbinEngineering
3、University哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本論文的所有工作，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，由作者本人獨立完成的。有關(guān)觀點、方法、數(shù)據(jù)和文獻的引用已在文中指出，并與參考文獻相對應(yīng)。除文中已注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者（簽字）：日期：年月日哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明本人完全了解學(xué)校保護知識產(chǎn)權(quán)的有關(guān)規(guī)定，即研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于哈爾濱工程大學(xué)。哈爾濱工程大學(xué)有權(quán)保留并
4、向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件。本人允許哈爾濱工程大學(xué)將論文的部分或全部內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文，可以公布論文的全部內(nèi)容。同時本人保證畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再撰寫的論文一律注明作者第一署名單位為哈爾濱工程大學(xué)。涉密學(xué)位論文待解密后適用本聲明。本論文（□在授予學(xué)位后即可□在授予學(xué)位12個月后□解密后）由哈爾濱工程大學(xué)送交有關(guān)部門進行保存、匯編等。作者（簽字）：導(dǎo)師（簽字）：日期：年月日年月日基于視覺的機械臂控制技術(shù)研究摘要隨著科技的飛速發(fā)展，人類對機器的智能化程度要求也越來越高。機器人作為迄今
5、為止人工智能程度最高的科技產(chǎn)品代表，一直是科研工作者們的研究熱點。機器人學(xué)科涉及的領(lǐng)域十分廣泛，諸如機械結(jié)構(gòu)學(xué)，傳感器技術(shù)，計算機科學(xué)與技術(shù)，電子電路技術(shù)，控制工程學(xué)，材料學(xué)等等。本文主要以工廠的智能化生產(chǎn)需求為前提，介紹了當(dāng)前機器人技術(shù)的發(fā)展研究現(xiàn)狀以及今后的發(fā)展趨勢，以機器人技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢為主導(dǎo)，展開了基于視覺的機械臂控制技術(shù)的研究、設(shè)計工作。首先，在本文開始以六自由度機械臂為對象，論述了基于視覺的機械臂控制系統(tǒng)的總體系統(tǒng)框架及該控制系統(tǒng)設(shè)計初期應(yīng)達到的預(yù)期目標(biāo)。并針對框架中的視覺圖像采集系統(tǒng)、上位機、機械臂運動控制系統(tǒng)三大部分進行研究。然后，給出
6、了在理想模型下攝像機的成像基本原理，并對攝像機標(biāo)定方法進行研究，特別對經(jīng)典的Tsai兩步法、以及張正友的平面模版標(biāo)定方法進行了細致的分析，同時針對Tsai的兩步法，提出了一種改進迭代的計算方法，提高了標(biāo)定方法計算的精確度。同時在實驗環(huán)節(jié)以VC++6.0和OpenCV為開發(fā)工具，根據(jù)張正友的平面模版法計算出了雙目立體相機的內(nèi)參及外參矩陣，并將此實驗結(jié)果與Matlab視覺工具箱的標(biāo)定結(jié)果進行了對比分析。其次，在進行完相機的標(biāo)定后，針對機械臂的運動學(xué)進行了理論分析，研究了機械臂數(shù)學(xué)建模的基礎(chǔ)理論，利用D-H方法建立了機械臂的運動學(xué)模型，著重用代數(shù)法推導(dǎo)并求解了機
7、械臂的正運動學(xué)方程和逆運動學(xué)方程，得到了機械臂逆運動學(xué)方程的解析解，并且實驗驗證了求解結(jié)果的正確性。再次，對目標(biāo)物體識別及定位的技術(shù)方法進行了細致的研究。包括圖像的預(yù)處理，圖像分割，特征提取，立體匹配、三維坐標(biāo)求取等技術(shù)方法。并且在上述工作的基礎(chǔ)上推導(dǎo)了三維坐標(biāo)的計算方法，繼而利用相關(guān)實驗驗證了該方法的準(zhǔn)確性。最后，結(jié)合軟件開發(fā)工作和硬件設(shè)備，設(shè)計了基于雙目視覺的機械臂抓取實驗，實驗取得了預(yù)期的效果，證明了機械臂逆解求解的正確性和目標(biāo)定位方法的有效性，并對論文的工作進行了最后的總結(jié)，并對將來的工作提出了一些建議。關(guān)鍵詞：立體視覺；機械臂；標(biāo)定；定位；控制基
8、于視覺的機械臂控制技術(shù)研究AbstractWiththerapid
