隨著機(jī)械和現(xiàn)代電子技術(shù)的不斷發(fā)展,人們產(chǎn)生了各種各樣的靈巧手,它是機(jī)器人與外部環(huán)境進(jìn)行人機(jī)交互的重要媒介,因此靈巧手一直是機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題。它可以在極限或者有害的環(huán)境下替代人類執(zhí)行任務(wù),相比于結(jié)構(gòu)化的工業(yè)環(huán)境,服務(wù)機(jī)器人所處的實(shí)際環(huán)境更加復(fù)雜多樣,具有很大的不確定性。因此對(duì)機(jī)器人的感知能力提出了更高的要求,需要機(jī)器人靈巧手能夠通過(guò)傳感器感知環(huán)境,并對(duì)傳感信息進(jìn)行處理理解。本文從觸覺(jué)信息的提取及穩(wěn)定抓取方面展開(kāi)研究。觸覺(jué)傳感器是機(jī)器人感知真實(shí)環(huán)境的重要手段。當(dāng)機(jī)器人對(duì)物體進(jìn)行操作時(shí),觸覺(jué)傳感器信息可以用來(lái)判斷物體的真實(shí)狀態(tài)。首先,為了解決不使用視覺(jué)傳感器抓取未知物體的問(wèn)題,結(jié)合觸覺(jué)數(shù)據(jù)時(shí)間序列的特點(diǎn),提出了一種新的可以用較少的計(jì)算資源獲得的觸覺(jué)時(shí)空特征向量。然后,為了使靈巧手穩(wěn)穩(wěn)地抓住目標(biāo),不僅需要正確的抓取力,還需要事先規(guī)劃好抓取位置。因此,需要對(duì)靈巧手作抓取規(guī)劃。根據(jù)Barrett靈巧手的D-H模型,建立運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,得到所需的關(guān)節(jié)扭轉(zhuǎn)力矩。建立了橢球體的抓取坐標(biāo),推導(dǎo)了橢球體的抓取矩陣。利用基于抓取矩陣的性能指標(biāo)求出最佳抓取位置,利用線性梯度流算法求出橢球體的最佳抓取力。同時(shí),仿... 

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 機(jī)器人靈巧手觸覺(jué)研究現(xiàn)狀
    1.4 機(jī)器人靈巧手抓取規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    1.5 本文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于觸覺(jué)的時(shí)空特征分析與提取
    2.1 Barrett靈巧手簡(jiǎn)介
    2.2 靈巧手觸覺(jué)信息特征
    2.3 時(shí)空特征的提取預(yù)處理
        2.3.1 初步處理
        2.3.2 中值濾波
        2.3.3 閾值
    2.4 時(shí)空特征的特征表示
        2.4.1 時(shí)間特征
        2.4.2 空間特征
    2.5 標(biāo)準(zhǔn)化
    2.6 本章小結(jié)
第3章 機(jī)器人靈巧手的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模與仿真
    3.1 靈巧手運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
        3.1.1 D-H坐標(biāo)表示
        3.1.2 Barrett靈巧手的正向運(yùn)動(dòng)學(xué)
        3.1.3 Barrett靈巧手的逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)
    3.2 Barrett靈巧手的運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真驗(yàn)證
        3.2.1 Barrett靈巧手的正向運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真
        3.2.2 Barrett靈巧手的逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真
    3.3 Barrett靈巧手的運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真驗(yàn)證
    3.4 本章小結(jié)
第4章 靈巧手的抓取規(guī)劃
    4.1 基于接觸點(diǎn)性能指標(biāo)的抓取位置規(guī)劃
        4.1.1 靈巧手的抓取矩陣
        4.1.2 接觸點(diǎn)位置規(guī)劃的性能指標(biāo)
    4.2 抓取位置規(guī)劃及仿真
        4.2.1 橢球的計(jì)算實(shí)例
        4.2.2 橢球抓取位置性能指標(biāo)的仿真
    4.3 基于梯度流算法的抓取力規(guī)劃
        4.3.1 摩擦錐約束線性化
        4.3.2 力平衡約束線性化
        4.3.3 梯度流最優(yōu)化力算法
        4.3.4 初始抓取力計(jì)算
        4.3.5 橢球抓取力優(yōu)化實(shí)例及仿真
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于MSVM-KNN的抓取策略及實(shí)驗(yàn)
    5.1 MSVM-KNN算法
    5.2 基于MSVM-KNN的抓取策略
    5.3 實(shí)驗(yàn)分析
        5.3.1 物體分類實(shí)驗(yàn)
        5.3.2 基于MSVM-KNN的抓取實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]帶有雙手力覺(jué)反饋的人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 秦歡歡,宋愛(ài)國(guó),莫依婷,曾欣,邵斌澄.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(07)
[2]三維動(dòng)作識(shí)別時(shí)空特征提取方法[J]. 徐海寧,陳恩慶,梁成武.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(02)
[3]基于似人特性的擬人臂機(jī)器人自主抓取動(dòng)作規(guī)劃[J]. 陸志遠(yuǎn),甘亞輝,戴先中,段晉軍.  機(jī)器人. 2014(06)
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[5]多指抓取接觸力求解及規(guī)劃研究[J]. 劉玉旺,王洪光,周維佳.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2011(04)
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博士論文
[1]機(jī)器人靈巧手的物體觸摸識(shí)別及自適應(yīng)抓取研究[D]. 顧海巍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017

碩士論文
[1]復(fù)雜環(huán)境下車牌檢測(cè)與識(shí)別方法研究[D]. 孫庭強(qiáng).南京郵電大學(xué) 2018
[2]仿人多指靈巧手的抓取規(guī)劃與實(shí)驗(yàn)[D]. 許修箔.大連理工大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3682202