基于PSO-BP神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪

针对分拣机器人视觉反馈跟踪精度差、耗时较长的问题,研究基于粒子群算法-反向传播(particle swarm optimization-back propagation, PSO-BP)神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪方法,以提升视觉反馈跟踪效果。依据分拣机器人的视觉反馈信息,建立分拣机器人运动学模型,并求解分拣机器人机械臂输出位置和输入位置的误差函数;利用PSO算法优化BP神经网络的权值与偏置;在权值与偏置优化后的BP神经网络内,输入误差函数,预测分拣机器人视觉反馈跟踪控制量;利用预测视觉反馈跟踪控制量,在线调整增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)的参数,输出高精度的分拣机器人视觉反馈跟踪控制量,实现分拣机器人视觉反馈跟踪。实验结果表明,该方法可有效视觉反馈跟踪分拣机器人机械臂的关节角;存在干扰情况下,在运行时间为10 s左右时,阶跃响应趋于稳定;有干扰情况下,视觉反馈跟踪的平均误差为0.09 cm,耗时平均值为0.10 ms;无干扰情况下,平均误差为0.03 cm,耗时平均值为0.04 ms。