【摘 要】
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随着人口老龄化日益加剧,护理机器人成为研究热点之一。护理机器人应具有与环境进行复杂交互的功能,需要视觉传感器获取外界环境信息,再通过机械臂与外界物体产生交互,如识别
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随着人口老龄化日益加剧,护理机器人成为研究热点之一。护理机器人应具有与环境进行复杂交互的功能,需要视觉传感器获取外界环境信息,再通过机械臂与外界物体产生交互,如识别物体并将其搬运至目标位置。因此,研究基于视觉的护理机器人机械臂控制具有重要理论意义与应用价值。本文以护理机器人SEED的ASUS Xtion2深度摄像机和机械臂组成的硬件系统为研究对象,在开源Robot Operating System(ROS)系统中建立了软件构架。基于DenavitHartenberg(D-H)坐标系构建了机器人手臂正运动学模型,在MATLAB中编写了机械臂的逆运动学解算程序,使用数值解法分析了机械臂逆运动学问题。在视觉反馈部分,采用标定靶方法标定摄像机内部参数和机械臂系统的手眼关系外参。针对护理机器人实际工作时由于目标物体与环境对比不明显而产生的特征提取不理想问题,采用AR Tags附着于目标物体的方法得到了较好效果。针对深度信息抖动问题,采用瞬时触发方法采集深度图像,进而得到可用实时深度信息。为了验证本文算法的可行性,在RVIZ平台中实现机器人Unified Robot Description Format(URDF)模型可视化,搭建了机械臂路径规划仿真测试环境。针对机械臂碰撞检测问题,提出圆柱体包围盒方法,简化了碰撞模型,并进一步采用分段标号采样方法,极大的减少了运算量,缩短了碰撞检测时间。针对机械臂路径规划使用传统人工势场法存在的局部极小值和振荡的缺陷,提出了增添防振荡环和副目标点的改进方法。在MATLAB中进行了传统和改进算法仿真对比,结果表明改进算法不仅解决了传统算法缺陷,更可以有效利用全局信息。本文主要对深度摄像机定位方案、碰撞检测加速以及机械臂路径规划算法改进进行研究,为机械臂的实际手眼协调控制打下基础。
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