資料介紹
本文以基于optotrak 的PowerCube 機器人閉環(huán)系統(tǒng)為研究對象,對PowerCube 模塊
化機器人進行了運動學(xué)的分析,并利用optotrak 反饋的目標位置信息完成了機器人抓取物體的任務(wù)。
隨著機器人研究的逐步發(fā)展,傳統(tǒng)的按照事先編制好的程序進行操作的工業(yè)機器人,已
經(jīng)不能滿足時代的要求。人們需要對環(huán)境有適應(yīng)能力的機器人,而不是只能從事一些簡單重復(fù)工作的機器人。這樣,獲取諸如位置、力等外部環(huán)境的信息就顯得非常重要了。二十世紀八十年代以來,國內(nèi)外眾多學(xué)者在如何獲得外部環(huán)境信息方面做了大量的研究,并取得了一些成果。文獻[1]提出由攝象頭采集圖象并進行相應(yīng)的處理, 然后通過計算估計目標的位置,抓取目標物體。文獻[2]將sony 公司的CCD 攝象頭安裝在Puma560 機器人的末端,分析和處理圖象,識別目標物體-門鎖,定位和抓住門鎖并開門。文獻[3]使用了SICK 公司制造的LMS291 激光雷達來獲得移動機器人前方的環(huán)境信息。文獻[4]介紹了用單個CCD 攝像機和超聲傳感器相結(jié)合檢測物體位姿的方法.文獻[5] 利用超聲波距離測量儀測量到工件的正上方測量工件的深度數(shù)據(jù),采用一些算法獲得機器人的控制輸入向量,并控制機器人運動并實現(xiàn)精確抓取工件。這些方法雖然使用了不同的儀器,但本質(zhì)上都是為了獲得原始數(shù)據(jù)。它們獲得和處理數(shù)據(jù)的過程相對復(fù)雜。
本文提出了利用optotrak3020 三維測量系統(tǒng)來獲得目標點位置信息的方法。我們首先
對PowerCube 模塊化機器人進行正運動學(xué)和逆運動學(xué)的分析。在解決多重解問題的基礎(chǔ)上,通過仿真驗證了逆運動學(xué)反解的可靠性。并對機器人的雅可比矩陣、奇異點和機器人的軌跡規(guī)劃進行了研究。最后,通過optotrak 三維測量系統(tǒng)獲得的三維數(shù)據(jù),我們實現(xiàn)精確了抓取物體的操作任務(wù)。
化機器人進行了運動學(xué)的分析,并利用optotrak 反饋的目標位置信息完成了機器人抓取物體的任務(wù)。
隨著機器人研究的逐步發(fā)展,傳統(tǒng)的按照事先編制好的程序進行操作的工業(yè)機器人,已
經(jīng)不能滿足時代的要求。人們需要對環(huán)境有適應(yīng)能力的機器人,而不是只能從事一些簡單重復(fù)工作的機器人。這樣,獲取諸如位置、力等外部環(huán)境的信息就顯得非常重要了。二十世紀八十年代以來,國內(nèi)外眾多學(xué)者在如何獲得外部環(huán)境信息方面做了大量的研究,并取得了一些成果。文獻[1]提出由攝象頭采集圖象并進行相應(yīng)的處理, 然后通過計算估計目標的位置,抓取目標物體。文獻[2]將sony 公司的CCD 攝象頭安裝在Puma560 機器人的末端,分析和處理圖象,識別目標物體-門鎖,定位和抓住門鎖并開門。文獻[3]使用了SICK 公司制造的LMS291 激光雷達來獲得移動機器人前方的環(huán)境信息。文獻[4]介紹了用單個CCD 攝像機和超聲傳感器相結(jié)合檢測物體位姿的方法.文獻[5] 利用超聲波距離測量儀測量到工件的正上方測量工件的深度數(shù)據(jù),采用一些算法獲得機器人的控制輸入向量,并控制機器人運動并實現(xiàn)精確抓取工件。這些方法雖然使用了不同的儀器,但本質(zhì)上都是為了獲得原始數(shù)據(jù)。它們獲得和處理數(shù)據(jù)的過程相對復(fù)雜。
本文提出了利用optotrak3020 三維測量系統(tǒng)來獲得目標點位置信息的方法。我們首先
對PowerCube 模塊化機器人進行正運動學(xué)和逆運動學(xué)的分析。在解決多重解問題的基礎(chǔ)上,通過仿真驗證了逆運動學(xué)反解的可靠性。并對機器人的雅可比矩陣、奇異點和機器人的軌跡規(guī)劃進行了研究。最后,通過optotrak 三維測量系統(tǒng)獲得的三維數(shù)據(jù),我們實現(xiàn)精確了抓取物體的操作任務(wù)。
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