在衛(wèi)星的裝配過程中,傳統(tǒng)的安裝手段已經(jīng)不能滿足工作效率以及安裝精度的要求。機(jī)械臂定位精準(zhǔn)、工作快捷,是衛(wèi)星等航天器材裝配的必然選擇。機(jī)械臂末端的定位是其應(yīng)用的關(guān)鍵,也是近年來研究的重點(diǎn)。定位過程涉及傳感器、計(jì)算機(jī)、信號(hào)處理等多個(gè)領(lǐng)域。本文以機(jī)械臂末端定位過程中的噪聲為研究重點(diǎn),從非線性濾波算法和移動(dòng)機(jī)械臂末端的運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行了研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,對(duì)機(jī)械臂的發(fā)展及應(yīng)用進(jìn)行了簡(jiǎn)單總結(jié),針對(duì)機(jī)械臂末端定位的影響因素進(jìn)行了詳細(xì)分析,重點(diǎn)研究了噪聲對(duì)定位精度的影響。根據(jù)UR3機(jī)械臂的參數(shù),利用D-H法則建立機(jī)械臂模型,并對(duì)機(jī)械臂的正、逆運(yùn)動(dòng)學(xué)進(jìn)行了分析。對(duì)視覺觀測(cè)系統(tǒng)、坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換以及圖像的處理、攝像機(jī)的標(biāo)定過程進(jìn)行了分析,并通過初步實(shí)驗(yàn)對(duì)攝像機(jī)參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定,通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了視覺定位的精度。其次,針對(duì)機(jī)械臂末端非線性程度較高的問題,對(duì)蒙特卡洛方法進(jìn)行了研究。在對(duì)比分析了粒子濾波和卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上,利用粒子群算法對(duì)粒子濾波進(jìn)行改進(jìn),改善了粒子先驗(yàn)分布與似然函數(shù)的重合度較低的問題。仿真結(jié)果表明改進(jìn)后算法較原算法有更好的定位精度。然后,針對(duì)不同運(yùn)動(dòng)模型的應(yīng)用場(chǎng)合,分析了上述兩種濾波器下交... 

【文章來源】： 董鵬 河北工業(yè)大學(xué)

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 機(jī)械臂及其定位方法的發(fā)展概況
        1.2.1 機(jī)械臂的發(fā)展概況
        1.2.2 定位方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 機(jī)械臂的定位方式以及研究現(xiàn)狀
    1.3 定位過程中的噪聲分析
        1.3.1 噪聲的來源
        1.3.2 噪聲的處理
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 機(jī)械臂末端定位基礎(chǔ)
    2.1 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)模型
        2.1.1 運(yùn)動(dòng)模型分析
        2.1.2 D-H模型的建立
        2.1.3 機(jī)器人的正運(yùn)動(dòng)學(xué)
        2.1.4 機(jī)器人的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)
    2.2 視覺觀測(cè)系統(tǒng)的搭建
        2.2.1 視覺系統(tǒng)的選擇
        2.2.2 視覺伺服系統(tǒng)
    2.3 攝像機(jī)標(biāo)定
        2.3.1 坐標(biāo)系定義
        2.3.2 線性模型
        2.3.3 非線性標(biāo)定
        2.3.4 外部參數(shù)標(biāo)定
        2.3.5 實(shí)驗(yàn)分析
    2.4 目標(biāo)的圖像處理與定位
        2.4.1 圖像處理
        2.4.2 特征提取
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比
    2.5 本章小結(jié)
第三章 濾波算法研究
    3.1 貝葉斯估計(jì)理論
    3.2 Kalman濾波
        3.2.1 Kalman濾波
        3.2.2 擴(kuò)展Kalman濾波
    3.3 粒子濾波
        3.3.1 蒙特卡洛方法
        3.3.2 粒子濾波
        3.3.3 仿真分析與比較
    3.4 改進(jìn)的粒子濾波算法
        3.4.1 粒子濾波的缺陷
        3.4.2 基于粒子群算法的粒子濾波
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于交互多模型的機(jī)械臂末端定位方法
    4.1 機(jī)械臂末端定位模型建立
    4.2 機(jī)械臂末端的運(yùn)動(dòng)模型分析
        4.2.1 CV/CA模型
        4.2.2 交互多模型算法
    4.3 濾波器的選用對(duì)交互多模型算法的影響分析
    4.4 改進(jìn)的交互多模型算法
        4.4.1 改進(jìn)的交互多模型算法原理
        4.4.2 仿真分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 機(jī)器人系統(tǒng)介紹
        5.1.1 機(jī)械臂的詳細(xì)參數(shù)
        5.1.2 機(jī)械臂的控制方式
    5.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的通信
    5.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建
        5.3.1 系統(tǒng)總體介紹
        5.3.2 系統(tǒng)各部分功能介紹
    5.4 實(shí)驗(yàn)流程與結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論
    6.1 課題總結(jié)
    6.2 課題展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]六自由度串聯(lián)機(jī)械臂精度控制研究[D]. 張劍.重慶交通大學(xué) 2016
[3]工業(yè)機(jī)器人焊接生產(chǎn)線的設(shè)計(jì)及研究[D]. 夏生健.東南大學(xué) 2016
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[5]基于SIFT算法單雙目視覺結(jié)合的移動(dòng)機(jī)械臂定位研究[D]. 楊升.武漢科技大學(xué) 2011
[6]交互多模型目標(biāo)跟蹤算法的研究[D]. 胡煒.東北大學(xué) 2010
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本文編號(hào)：2938289