基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统设计

目前研究的巡检机器人目标跟踪控制系统存在目标位置误差大、目标跟踪控制效果差、采集的图像模糊等问题。为了解决上述问题,基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统。系统硬件以窄带物联网无线通信模块为基础,优化设计了Zigbee压力采集器、中央控制器和STM32主控电路,实现了巡检机器人目标跟踪控制系统的数据信息集中调度。Zigbee压力采集器主要由XBee控制模块、压力传感器两部分组成,同时设计了供电电路、晶振电路和复位电路,通过系统硬件,实现了对巡检机器人的跟踪、控制和监控,为系统提供了硬件支持。软件方面给出了系统的控制流程,设计了Zigee组网程序、嵌入式视觉处理程序和巡检机器人自主导航程序。实验结果表明,基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统目标位置误差较小、控制效果较好、图像更加清晰。     

基于OpenCV的物料分拣搬运机器人的设计

针对当今制造业中物料分拣搬运任务的自动化问题,设计出一套新型物料分拣机器人,结合2019年广东省工科大学生实验综合技能竞赛的机器人设计要求,提出了一种基于OpenCV的物料分拣搬运机器人的设计。以结构、控制、识别及通讯四方面对机器人的设计进行介绍。在基于STM32芯片的主控制系统的控制下,以树莓派4B为核心的图像识别系统运行OpenCV对摄像头采集的图像数据进行处理,通过CAMshift跟踪算法对目标进行跟踪,得到目标在图像中的位置,机器人根据该位置对物料进行抓取并搬运至物料投放点,在机器人运动同时通过Wi-Fi和Flask框架可在浏览器网页上对机器人的识别情况进行监视。实验及竞赛结果充分证明机器人在物料分拣搬运任务的完成上具有极大的高效性、准确性及稳定性,对制造业自动化的技术推进具有极大的前景。     

基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统设计

为了保证机器人能够在保持稳定的情况下,按照规划轨迹执行工作任务,从硬件和软件两个方面,设计了基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统。装设机器人传感器与状态观测器,改装机器人鲁棒滑模跟踪控制器,完成系统硬件设计。综合机器人结构、运动机理和动力机制三个方面,构建机器人数学模型。根据状态数据采集结果与规划轨迹之间的偏差,计算机器人跟踪控制量。依据滑模运动与切换方程,利用Sigmoid函数生成机器人鲁棒滑模控制律,将生成控制指令作用在机器人执行元件上,实现系统的鲁棒滑模跟踪控制功能。实验结果表明,所设计控制系统的机器人移动轨迹与设定轨迹目标基本重合,其机器人姿态角跟踪控制误差较小,具有较好的鲁棒滑模跟踪控制效果,能够有效提高机器人鲁棒滑模跟踪控制精度。     

基于嵌入系统的机器人视觉跟踪算法优化研究

研究基于嵌入式系统的机器视觉跟踪算法的优化,针对目前机器视觉图像处理算法存在计算量大、执行效率低及实时性较差的现状,在构建了机器视觉三维空间成像模型的基础上,从传统机器视觉图像处理算法流程入手,通过对图像处理流程的图像去噪环节和目标跟踪环节的优化设计,提出了一种面向嵌入式系统的机器视觉动态实时跟踪算法,同时对算法进行了试验,试验结果表明该算法能够自动捕捉目标物,并对目标物进行三维空间定位和动态跟踪,仿真测试结果表明了优化算法相比于传统图像处理算法,在降低了运算量的同时具有更高的执行效率和实时性,能够达到基于嵌入式系统的图像处理算法的相关要求.     

基于虚拟现实的机器人智能控制系统

本文基于虚拟现实技术特点,构建了虚拟现实环境下的机器人智能控制系统,将Eon Studio与VC++可视化结合构建人机交互平台,将系统分为人机交互系统和遥控机器人系统部分,采用3DS MAX建立虚拟场景和机器人,基于TCP/IP协议的无线局域网技术进行数据交互,并利用EonX空间进行Eon和VC++6.0的通信。通过实例验证表明,基于虚拟现实技术的遥控机器人智能控制系统控制精确度高、动作准确,能够较好地满足实际工作要求。     

基于EAIDK的智能煤矸分拣系统设计

现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高,而基于密度的分拣方法适用于井下初选,成本较高。针对上述问题,设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控制硬件平台,在嵌入式深度学习框架Tengine下利用深度学习算法搭建卷积神经网络,建立端到端可训练图像检测模型,并利用智能摄像机获取的图像数据训练模型;通过手眼标定获得摄像机坐标系与机械臂坐标系之间的关系,控制机械臂进行矸石追踪和分拣。实验结果表明,该系统矸石识别准确率稳定保持在95%以上,机械臂跟踪时间小于30 ms,执行误差为1 mm左右,可以满足煤矸分拣工艺要求。     

基于嵌入式系统的服务机器人研究与开发

本文设计并实现了一种服务机器人系统,采用嵌入式系统,传感器阵列,语音识别与语音合成技术、无线数据通信技术,能够完成人脸跟踪、语音交互、自主移动、动作响应、远程遥控.实际实验表明,该机器人能够和人进行自然的交互,可以为人类提供一定的机器人服务功能.     

面向任务的虚拟环境和人机交互方法研究

基于虚拟现实技术的人机交互方法为面向任务的机器人远程作业研究提供了新的思 想和思路，增强了机器人系统的遥控作业能力．本文对机器人系统中虚拟环境和人机交互方 法研究进行了综述，对虚拟环境中的示教和遥操作进行了评析，并探讨了未来遥操作机器人 系统作业的发展趋势．     

用于智能垃圾分拣的注意力YOLOv4算法

针对人工垃圾分拣效率低、工作环境恶劣且成本高的问题,提出了一套智能可回收垃圾分拣系统,该系统采用RGB图像作为视觉信息输入,通过目标检测算法获取垃圾在传送带上的位置坐标信息,并通过机械臂对垃圾进行分拣操作。可回收垃圾形态各异、种类繁多,为提高检测算法的泛化能力,建立了一个含36 572帧图片的可回收垃圾数据集,并基于此数据集上训练目标检测算法。基于YOLOv4提出了嵌入注意力机制的目标检测算法Attn-YOLOv4,经实验验证,Attn-YOLOv4算法的mAP比原始YOLOv4算法高0.16个百分点。在静态识别功能的基础上,提出基于多线程的目标跟踪算法实现了对运动垃圾的快速稳定跟踪,在20 mm误差范围内达到了0.945的精确度。此外,后处理模块对图像进行形态学处理并获取垃圾的世界坐标以及放置角度,供机械臂进行分拣操作。分别对目标检测和跟踪算法进行验证,在实际分拣流水线上验证并评估了该智能可回收垃圾分拣系统的可行性、精度及分拣的成功率。     

基于增扩虑拟现实的空间机器人遥控系统及其仿真

虚拟现实技术作为一种全新的人机接口技术,它在空间机器人中的应用日益受到人们的普遍关注。本文研究了一种基于增扩虚拟现实的空间机器人遥控系统及其仿真、首先讨论了该系统的构成,其次重点介绍了它所涉及的关键技术及其主要研究内容,最后进行了仿真研究。     

基于PVR技术的机器人动态仿真控制

详细分析了基于投射式虚拟现实技术的机器人动态仿真控制,提出了仿真控制系统的总体框架,实现了仿真任务,并对投射式虚拟现实技术进行了改进,就投射式虚拟现实技术在一般工程仿真中的应用进行了有益的探讨.     

机器人虚拟仿真及远程控制系统的研究及实现

机器人虚拟仿真及其与远程控制相结合,表现出独特的优势,应用前景广阔。应用OpenGL和WinSock技术,设计并实现了机器人虚拟仿真及其远程控制系统。建立基于C#与OpenGL的虚拟仿真平台,实现了机器人虚拟现实的运动仿真;建立基于WinSock的远程控制系统,提出基于反射原理的解释器模式,实现了机器人远程面板或程序控制;提出基于速度向量场的改进无碰轨迹规划算法,有效对静态与动态障碍物安全避障。系统测试结果表明该机器人虚拟仿真及远程控制系统有较好的准确性和稳定性。     

基于虚拟现实的机器人离线编程技术的研究

介绍了一个基于虚拟现实技术的机器人离线编程系统.对系统结构作了描述,讨 论了机器人虚拟仿真环境建模技术、基于虚拟现实设备的机器人任务生成技术、碰撞检测算 法.该系统建立了基于虚拟现实技术的高级人机交互接口,使机器人离线编程更加快速、方便 和直观.     

基于P2P的移动机器人远程控制系统

将机器人远程控制技术与Internet相结合,引入NAT穿越技术,设计一种基于P2P结构的机器人远程控制方案,并在模拟广域网环境下,搭建P2P移动机器人远程控制系统平台。系统实现对移动机器人的远程P2P控制,将移动机器人反馈的视频数据加以显示,有效利用有限的带宽资源,扩大远程控制端对机器人的控制范围。运行及时延测试结果表明,该系统具有较好的通用性与实时性。     

配电线路维护机器人虚拟现实仿真系统设计

针对配电线路维护机器人遥显示和在线作业轨迹规划的应用需要,设计了一套机器人虚拟现实三维仿真系统。通过将机械臂姿态信息实时传输到虚拟现实环境中,实现了作业场景3D遥显示功能;根据机器人带电作业需求,设计了一种基于虚拟现实环境的机械臂轨迹规划运动学仿真软件,可在三维虚拟空间测试机械臂作业路径的可行性,具有直观、安全和高效的特点。上述系统为配电线路维护机器人完成带电作业任务创造了良好的条件。     

力矩输入有界的柔性关节机器人轨迹跟踪控制

为解决柔性关节机器人在关节驱动力矩输出受限情况下的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于奇异摄动理论的有界控制器.首先,利用奇异摄动理论将柔性关节机器人动力学模型解耦成快、慢两个子系统.然后,引入一类平滑饱和函数和径向基函数神经网络非线性逼近手段,依据反步策略设计了针对慢子系统的有界控制器.在快子系统的有界控制器设计中,通过关节弹性力矩跟踪误差的滤波处理加速系统的收敛.同时,在快、慢子系统控制器中均采用模糊逻辑实现控制参数的在线动态自调整.此外,结合李雅普诺夫稳定理论给出了严格的系统稳定性证明.最后,通过仿真对比实验验证了所提出控制方法的有效性和优越性.