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多評(píng)價(jià)因素大視場(chǎng)下并聯(lián)機(jī)器人堆疊串類水果抓取位姿檢測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-09 11:10
  基于機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)水果自動(dòng)分揀對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品加工的自動(dòng)化、智能化發(fā)展具有重要意義。少自由度并聯(lián)機(jī)器人用于水果自動(dòng)分揀,具有精度高、速度快、剛度大等優(yōu)點(diǎn),但同時(shí)也對(duì)檢測(cè)和控制的準(zhǔn)確性和快速性提出了更高要求。水果的抓取位姿檢測(cè)是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快速、無損抓取控制的前提條件。機(jī)器視覺具有非接觸、適用性廣、性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn),相比于相機(jī)安裝在機(jī)器人末端的Eye-in-Hand系統(tǒng),相機(jī)固定設(shè)置的Eye-to-Hand系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人末端運(yùn)動(dòng)速度的限制較小,并具有視場(chǎng)大、利于優(yōu)選待抓取堆疊串類水果的優(yōu)點(diǎn)。由于Eye-to-Hand系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人下一次抓取位姿的檢測(cè),可在機(jī)器人上一次抓放串類水果控制的時(shí)間內(nèi)完成,因此抓取位姿檢測(cè)的準(zhǔn)確性尤為重要,本文擬著重研究少自由度并聯(lián)機(jī)器人固定設(shè)置機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)堆疊串類水果抓取位姿檢測(cè)的準(zhǔn)確性問題。目前,相關(guān)研究,還存在一些難點(diǎn),主要包括:少自由度并聯(lián)機(jī)器人由于存在運(yùn)動(dòng)約束難以完全滿足標(biāo)定運(yùn)動(dòng)要求從而導(dǎo)致手眼標(biāo)定模型難以正確解算問題、大視場(chǎng)下復(fù)雜背景小對(duì)象的準(zhǔn)確識(shí)別和分類問題、邊界模糊的多評(píng)價(jià)因素下堆疊串類水果抓取優(yōu)先級(jí)的評(píng)估問題、以及具有運(yùn)動(dòng)約束少自由度并聯(lián)機(jī)器人... 

【文章來源】:江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】:144 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

多評(píng)價(jià)因素大視場(chǎng)下并聯(lián)機(jī)器人堆疊串類水果抓取位姿檢測(cè)研究


圖1.2串聯(lián)機(jī)器人

并聯(lián)機(jī)器人,自由度,水果


多評(píng)價(jià)因素大視場(chǎng)下并聯(lián)機(jī)器人堆疊串類水果抓取位姿檢測(cè)研究6(4)誤差累計(jì)校區(qū)別于串聯(lián)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)誤差源于所有部件誤差累計(jì),少自由度并聯(lián)機(jī)器人由于閉鏈結(jié)構(gòu),其誤差源于所有關(guān)節(jié)誤差的均值,無誤差累計(jì),定位精度較高。因此,少自由度并聯(lián)機(jī)器人因上述優(yōu)點(diǎn),特別適用于對(duì)抓取精度、效率和穩(wěn)定性要求較高的水果自動(dòng)分揀操作,研究基于少自由度并聯(lián)機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)水果的自動(dòng)分揀對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品加工的自動(dòng)化、智能化發(fā)展具有重要意義。(a)Diamond機(jī)器人(b)H4并聯(lián)機(jī)器人(c)I4并聯(lián)機(jī)器人(d)Heli4并聯(lián)機(jī)器人圖1.3少自由度并聯(lián)機(jī)器人Fig.1.3Low-DOFparallelrobots1.2.2機(jī)器人抓取位姿檢測(cè)研究現(xiàn)狀為實(shí)現(xiàn)基于少自由度并聯(lián)機(jī)器人的水果自動(dòng)分揀,機(jī)器人對(duì)水果的準(zhǔn)確、穩(wěn)定、快速的抓取顯得尤為重要[27]。在水果自動(dòng)分揀的并聯(lián)機(jī)器人抓取過程中,精確測(cè)得水果特征,并計(jì)算并聯(lián)機(jī)器人末端抓取位姿可有效避免由于不當(dāng)抓取所帶來的分揀失敗、水果損傷等問題。目前,機(jī)器人的抓取位姿檢測(cè)方法主要有接觸式檢測(cè)和非接觸式檢測(cè)兩種,其中接觸式檢測(cè)主要以力覺傳感器(圖1.4(a))、觸覺傳感器(圖1.4(b))、滑覺傳感器(圖1.4(c))等作為主要檢測(cè)技術(shù),對(duì)抓取對(duì)象進(jìn)行接觸式多方位感知,尋找最佳抓取位姿。(a)力覺傳感器(b)觸覺傳感器(c)滑覺傳感器圖1.4接觸式檢測(cè)Fig.1.4Contactdetections接觸式的抓取位姿檢測(cè)是機(jī)器人觸摸探索的過程,傳感器設(shè)置在機(jī)器人末端執(zhí)行器上,末端執(zhí)行器在對(duì)象表面按照一定規(guī)律運(yùn)動(dòng)以獲取較為全面的對(duì)象信息,該方法的研究以能通過最少的探索步驟獲取最多的對(duì)象信息為目的。其中,力覺傳感器的研究始于

接觸式,并聯(lián)機(jī)器人,水果


多評(píng)價(jià)因素大視場(chǎng)下并聯(lián)機(jī)器人堆疊串類水果抓取位姿檢測(cè)研究6(4)誤差累計(jì)校區(qū)別于串聯(lián)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)誤差源于所有部件誤差累計(jì),少自由度并聯(lián)機(jī)器人由于閉鏈結(jié)構(gòu),其誤差源于所有關(guān)節(jié)誤差的均值,無誤差累計(jì),定位精度較高。因此,少自由度并聯(lián)機(jī)器人因上述優(yōu)點(diǎn),特別適用于對(duì)抓取精度、效率和穩(wěn)定性要求較高的水果自動(dòng)分揀操作,研究基于少自由度并聯(lián)機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)水果的自動(dòng)分揀對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品加工的自動(dòng)化、智能化發(fā)展具有重要意義。(a)Diamond機(jī)器人(b)H4并聯(lián)機(jī)器人(c)I4并聯(lián)機(jī)器人(d)Heli4并聯(lián)機(jī)器人圖1.3少自由度并聯(lián)機(jī)器人Fig.1.3Low-DOFparallelrobots1.2.2機(jī)器人抓取位姿檢測(cè)研究現(xiàn)狀為實(shí)現(xiàn)基于少自由度并聯(lián)機(jī)器人的水果自動(dòng)分揀,機(jī)器人對(duì)水果的準(zhǔn)確、穩(wěn)定、快速的抓取顯得尤為重要[27]。在水果自動(dòng)分揀的并聯(lián)機(jī)器人抓取過程中,精確測(cè)得水果特征,并計(jì)算并聯(lián)機(jī)器人末端抓取位姿可有效避免由于不當(dāng)抓取所帶來的分揀失敗、水果損傷等問題。目前,機(jī)器人的抓取位姿檢測(cè)方法主要有接觸式檢測(cè)和非接觸式檢測(cè)兩種,其中接觸式檢測(cè)主要以力覺傳感器(圖1.4(a))、觸覺傳感器(圖1.4(b))、滑覺傳感器(圖1.4(c))等作為主要檢測(cè)技術(shù),對(duì)抓取對(duì)象進(jìn)行接觸式多方位感知,尋找最佳抓取位姿。(a)力覺傳感器(b)觸覺傳感器(c)滑覺傳感器圖1.4接觸式檢測(cè)Fig.1.4Contactdetections接觸式的抓取位姿檢測(cè)是機(jī)器人觸摸探索的過程,傳感器設(shè)置在機(jī)器人末端執(zhí)行器上,末端執(zhí)行器在對(duì)象表面按照一定規(guī)律運(yùn)動(dòng)以獲取較為全面的對(duì)象信息,該方法的研究以能通過最少的探索步驟獲取最多的對(duì)象信息為目的。其中,力覺傳感器的研究始于

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]并聯(lián)機(jī)器人串類水果抓取模型及抓取位姿計(jì)算[J]. 張千,高國(guó)琴.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(23)
[2]基于改進(jìn)K均值特征點(diǎn)聚類算法的作物行檢測(cè)[J]. 孟笑天,徐艷蕾,王新東,何潤(rùn),翟鈺婷.  農(nóng)機(jī)化研究. 2020(08)
[3]基于模糊綜合評(píng)價(jià)的疲勞駕駛檢測(cè)算法研究[J]. 潘志庚,劉榮飛,張明敏.  軟件學(xué)報(bào). 2019(10)
[4]基于熵加權(quán)K-means全局信息聚類的高光譜圖像分類[J]. 李玉,甄暢,石雪,趙泉華.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2019(04)
[5]基于模糊綜合評(píng)判的車輛目標(biāo)SAR仿真圖像評(píng)估方法[J]. 胡利平,劉錦帆,王洪葉,閆華,殷紅成.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2019(03)
[6]基于Kinect的機(jī)器人抓取系統(tǒng)研究[J]. 黃玲濤,王彬,倪濤,繆海峰,李亞男.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]一種可感知三維力的新型柔性觸覺傳感器及滑覺識(shí)別算法研究[J]. 毛磊東,黃英,郭小輝,張陽陽,劉平.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(06)
[8]基于視覺識(shí)別定位的蘋果采摘系統(tǒng)研究[J]. 李振雨,王好臣.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[9]基于LabVIEW機(jī)器視覺的餐具分揀系統(tǒng)[J]. 張文勇,陳樂柱.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(S1)
[10]基于級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人平面抓取位姿快速檢測(cè)[J]. 夏晶,錢堃,馬旭東,劉環(huán).  機(jī)器人. 2018(06)

博士論文
[1]復(fù)雜場(chǎng)景下合作靶標(biāo)的準(zhǔn)確快速識(shí)別與定位[D]. 溫卓漫.中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 2017
[2]大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類分析方法研究[D]. 馮進(jìn)玫.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[3]面向精密制造與檢測(cè)的機(jī)器視覺及智能算法研究[D]. 葛動(dòng)元.華南理工大學(xué) 2013

碩士論文
[1]并聯(lián)機(jī)器人串類水果夾取無模型自適應(yīng)光滑滑模阻抗控制[D]. 楊純.江蘇大學(xué) 2019
[2]車載式臍橙采后分級(jí)設(shè)備的研究[D]. 王干.江蘇大學(xué) 2018
[3]基于計(jì)算機(jī)視覺的柑橘無損檢測(cè)和分級(jí)技術(shù)研究[D]. 鄭秀蓮.浙江工業(yè)大學(xué) 2005



本文編號(hào):3485217

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