【摘要】：機(jī)器人定位抓取技術(shù)是工業(yè)自動化的重要研究領(lǐng)域,目前工業(yè)中物體三維定位技術(shù)主要依靠機(jī)器視覺來實現(xiàn),其中比較常見的是雙目視覺系統(tǒng)。雙目視覺系統(tǒng)可以識別物體在三維空間中的位姿,但是對作業(yè)環(huán)境的采光要求較高,光線較暗時會影響定位的精度;考慮到線激光(線結(jié)構(gòu)光)的價格普遍低于工業(yè)相機(jī),用一個線激光代替雙目視覺系統(tǒng)中的一個相機(jī),不僅能提高系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性,還能降低系統(tǒng)的成本。本文采用線激光與工業(yè)相機(jī)搭建成單目視覺激光掃描系統(tǒng),識別物體的三維位姿,并結(jié)合機(jī)器人進(jìn)行定位抓取。首先,研究了三維點云的獲取與UR10機(jī)器人運(yùn)動學(xué)。對激光三角原理與雙目視覺原理進(jìn)行分析研究,為獲取三維點云數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ);對機(jī)器人進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,以UR10機(jī)器人為例,建立其數(shù)學(xué)模型,研究分析UR10機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)并進(jìn)行了正逆解推導(dǎo);研究機(jī)器人手眼標(biāo)定,為后續(xù)機(jī)器人的定位抓取實驗奠定基礎(chǔ)。其次,研究三維點云平面特征提取算法。針對激光掃描物體三維點云平面特征獲取時間長、維持提取特征效果與減少運(yùn)行時間不可兼得的問題,本文將傳統(tǒng)RANSAC算法進(jìn)行改進(jìn),提出基于迭代采樣子集判斷優(yōu)化的方法,能夠快速準(zhǔn)確地識別并提取物體三維點云的平面特征。實驗結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)算法能有效準(zhǔn)確地提取被測物三維點云中的平面。然后,研究三維點云邊緣特征提取算法。針對物體三維點云邊緣提取效果不佳、提取時間過長等問題,基于高斯映射聚類邊緣提取算法提出一種快速而精確的改進(jìn)方法。通過對傳統(tǒng)估計法線和凝聚聚類進(jìn)行優(yōu)化,采用主成分分析估計法線,然后分析每個點最近鄰域點的協(xié)方差矩陣特征值來檢測邊緣特征;對不同的點云對象進(jìn)行邊緣提取對比實驗。實驗結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)方法能快速有效地提取物體三維點云的邊緣特征。最后,進(jìn)行機(jī)器人定位抓取實驗驗證。搭建單目視覺激光掃描系統(tǒng)獲取物體三維點云數(shù)據(jù),并對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理獲取其三維位姿,再通過控制機(jī)器人對物體進(jìn)行定位抓取,完成實驗驗證。本文通過搭建實驗平臺獲取物體上表面三維點云數(shù)據(jù),分析研究并優(yōu)化相關(guān)算法對物體點云進(jìn)行處理分析,得到物體的平面三維位姿信息,再結(jié)合機(jī)器人對物體平面進(jìn)行定位抓取。最終通過實驗抓取棱臺進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果表明,本文所提出的定位抓取方法成本低,精度較高,速度快,具有一定的參考意義。
【圖文】：

江南大學(xué)碩士學(xué)位論文息，并經(jīng)過算法對被測物進(jìn)行位姿識別與定位，最終實現(xiàn)機(jī)器人自動定位抓取功能 1-1 所示為雙目視覺引導(dǎo)機(jī)器人定位抓取場景，圖 1-2 為 Fanuc 機(jī)器人利用結(jié)構(gòu)散亂零件三維信息并引導(dǎo)機(jī)器人抓取場景。接下來討論基于視覺的機(jī)器人國內(nèi)外狀，具體內(nèi)容包括定位抓取以及物體三維數(shù)據(jù)的獲取與特征提取。

江南大學(xué)碩士學(xué)位論文息，，并經(jīng)過算法對被測物進(jìn)行位姿識別與定位，最終實現(xiàn)機(jī)器人自動定位抓取功能 1-1 所示為雙目視覺引導(dǎo)機(jī)器人定位抓取場景，圖 1-2 為 Fanuc 機(jī)器人利用結(jié)構(gòu)散亂零件三維信息并引導(dǎo)機(jī)器人抓取場景。接下來討論基于視覺的機(jī)器人國內(nèi)外狀，具體內(nèi)容包括定位抓取以及物體三維數(shù)據(jù)的獲取與特征提取。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP242;TN249

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本文編號：2676696