本文關(guān)鍵詞：基于力覺和視覺的雙機器人協(xié)作研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：與傳統(tǒng)工業(yè)加工技術(shù)相比,機器人具有智能化、靈活、高效等特點,多機器人協(xié)作作為機器人作業(yè)的重要分支,協(xié)作水平的高低直接決定了作業(yè)的質(zhì)量和效率。為提高機器人協(xié)作的智能化水平,可以通過引入力覺信息和視覺信息來提高機器人的感知能力,并對機器人加工路徑進行合理的軌跡優(yōu)化。本論文以機器人平面加工為例,對基于力覺和視覺的雙機器人協(xié)作進行了研究。介紹了雙機器人協(xié)作的背景及研究現(xiàn)狀。針對多輪廓零件的機器人加工路徑優(yōu)化問題,提出了一種基于改進遺傳算法和最小外接三角形法的機器人加工路徑規(guī)劃新方法,采用基于改良圈的遺傳算法優(yōu)化任意選擇的走刀路徑,得到輪廓加工序列,而最小外接三角形法對該輪廓序列動態(tài)尋找各輪廓入刀節(jié)點,構(gòu)建走刀路徑,經(jīng)過反復迭代,得到了一條優(yōu)化的走刀路徑,仿真結(jié)果表明,所提算法可有效構(gòu)建機器人走刀路徑,縮短空行程。在力覺阻抗控制算法的基礎(chǔ)上,以銑削加工代木為例,通過正交試驗建立了加工力模型。對雙目視覺原理進行了介紹,完成了機器人手眼標定,并針對視覺追蹤問題,在傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合遺傳算法,提出了改進的卡爾曼濾波算法,以使得機械手追蹤目標物體更加的精準。最后,對機器人協(xié)作的耦合、疊加算法進行了分析,并針對雙機器人的動態(tài)空間平面加工問題,提出了基于力覺和視覺的雙機器人協(xié)作混合算法,通過合理規(guī)劃力覺控制算法和視覺控制算法在雙機器人協(xié)作中各自起到的作用,來增加雙機器人協(xié)作的智能化水平,并進行了雙機協(xié)作的仿真分析,以及根據(jù)現(xiàn)有的實驗加工條件,在雙機器人協(xié)作理論研究的基礎(chǔ)上,進行了相關(guān)實驗研究,如力反饋對比實驗、視覺追蹤實驗、雙機器人平面加工實驗,從而驗證了所提算法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：雙機器人協(xié)作 力覺控制 視覺控制 改進的卡爾曼濾波 軌跡規(guī)劃
【學位授予單位】：青島科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要3-4
• abstract4-8
• 1 緒論8-17
• 1.1 課題研究的背景及意義8-9
• 1.2 雙機器人協(xié)作概述9-12
• 1.2.1 機器人力控制概述10
• 1.2.2 機器人視覺伺服技術(shù)概述10-12
• 1.2.3 雙機協(xié)作運動12
• 1.3 國內(nèi)外機器人協(xié)作研究現(xiàn)狀12-16
• 1.4 本課題的來源及研究的主要內(nèi)容16-17
• 2 工業(yè)機器人加工路徑算法研究17-25
• 2.1 引言17
• 2.2 機器人加工路徑規(guī)劃17-24
• 2.2.1 問題描述17-18
• 2.2.2 機器人加工路徑優(yōu)化算法18-21
• 2.2.3 仿真結(jié)果比較分析21-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 3 機器人輔助加工力學模型研究25-34
• 3.1 引言25
• 3.2 六維力傳感器的構(gòu)成及工作原理25-27
• 3.3 力控制算法研究27-33
• 3.3.1 力反饋控制算法27-30
• 3.3.2 主切削力參數(shù)確定30-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4 雙目視覺追蹤算法研究34-52
• 4.1 引言34
• 4.2 雙目視覺系統(tǒng)構(gòu)成及數(shù)學模型34-45
• 4.2.1 單攝像頭的標定35-37
• 4.2.2 雙目立體視覺原理及標定37-44
• 4.2.3 立體匹配和三維重建44-45
• 4.3 機器人手眼標定45-48
• 4.3.1 手眼標定原理45-46
• 4.3.2 手眼標定實驗46-48
• 4.4 基于卡爾曼濾波器的控制算法48-51
• 4.4.1 卡爾曼濾波器的基本原理48-49
• 4.4.2 基于遺傳算法的卡爾曼濾波算法49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 5 基于力覺和視覺的雙機器人協(xié)作仿真與實驗研究52-62
• 5.1 引言52
• 5.2 雙機器人協(xié)作算法分析52-55
• 5.3 基于力覺和視覺的混合算法研究55-56
• 5.4 仿真分析56-57
• 5.5 相關(guān)實驗研究57-61
• 5.5.1 力銑削實驗58
• 5.5.2 視覺追蹤實驗58-59
• 5.5.3 基于力覺和視覺的雙機器人協(xié)作實驗59-60
• 5.5.4 實驗結(jié)果分析60-61
• 5.6 本章小結(jié)61-62
• 6 總結(jié)與展望62-64
• 參考文獻64-68
• 致謝68-70
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文、專利70-72

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