基于虚拟仪器的单目视觉导向机器人的研制

综合应用单目视觉测量和多传感器数据融合技术,设计一种室内搬运机器人。以NI-myRIO为主控制器,处理摄像头采集到的图像信息并提取设定物体的目标数据,处理传感器获取的姿态数据,对机器人进行自动导向,控制电机驱动机器人行进;以STM32单片机为协处理器,控制机器人上肢完成设定物体的抓取和搬运。通过实验测试,该系统能完成机器人的视觉图像处理和路径控制,机器人按照设定目标完成工作。     

基于AI的机械视觉控制系统设计

为了提高工作效率,节省人力、物力,设计了一款基于STC12C5A60S为主控单元的智能控制装置。该装置主要由主控板、WiFi模块、颜色识别模块和机械手等模块组成。颜色识别模块通过传感器检测目标物体,把相应指令传输至控制单元,通过主控板控制电机启动,实现机械臂上下左右移动,完成目标物体的检测和抓取,并放置在设定的位置,实现智能控制。     

智能搬运机器人的设计与实现

为了提高生产效率,研究设计了一种基于STC12C5A60S2单片机控制的的智能搬运机器人。机械部分主要介绍了机器人的手抓、手臂的机械结构的设计; 控制部分系统利用两路光电传感器分别在抓取和放置工件时识别其颜色,通过主控制板输出的PWM信号控制可调速电机按预先设定的路径运行,能够自行判断货物的方位并最终运送到指定位置。并利用ISP下载模块来实现PC机与主控板的程序下载通信。实验证明,设计的智能搬运机器人设计合理,能够实现自动搬运货物的目的。     

智能物流搬运机器人设计

为了解决物流行业物料种类繁多，分拣、搬运、摆放精准度、可靠性不高，路径规划单一等问题，自主设计并制作了一款新型智能物流搬运机器人。该机器人以STM32F407为主控制器，选用4个37GB-545B自带编码器的直流减速电机作为输出动力，控制麦克纳姆轮旋转，从而带动底盘及其上端部件移动；陀螺仪检测机器人运动姿态和位置，为运动、机械手模块的动作提供反馈信息；通过对搬运物料的结构分析，基于SolidWorks三维软件设计多自由度机械手，机械手的手爪部分采用可拆卸式设计，满足不同物料需求，机械手的4个舵机相配合可以实现全方位抓取物料；视觉模块实现二维码读取搬运任物，识别物料的颜色和不同颜色色环及色环圆心；电源模块为各模块提供所需要的直流电源。设计的机器人通过多次调试和优化，能实现全程自主运行，无差错地完成二维码识别、物料颜色识别和物料的抓取，实现精准定位和出色的完成物料的精准摆放。     

基于Kinect传感器的机械手自主抓取技术研究

为实现机械手对物体的自主抓取,采用Kinect传感器采集RGB图像,运用HSI和Lab色彩空间分割算法对物体进行图像识别,并计算物体的空间坐标,然后根据物体的坐标值反求机械手运行角度,驱动基于S3C2410的ARM控制器的机械手,实现对目标的抓取。以温室内的成熟番茄为抓取对象,实验结果表明该系统能准确有效地实现对物体的识别、定位及抓取。     

一种实用的螺旋线插补算法的研究

根据时间分割法的思想,提出了一种螺旋线插补算法,并介绍了该方法的基本原理和推导过程.通过插补运算,计算出每个插补周期内X轴、Y轴和Z轴的进给量以驱动相应轴运动,其合成的运动轨迹形成一段螺旋线.为使电机平稳运行,采用线性加减速控制.实际运行证明这种方法插补速度快,能够插补出高精度的螺旋线,满足数控系统实时性的要求.     

一种基于CIS传感器的外轮廓扫描系统

刚性物体具有固定的外轮廓,将刚性物体按一定方式放置,测量刚性物体的外轮廓,可以对刚性物体进行轴向方向（垂直于放置水平面的位置）的角度定位。本系统采用单片机和IC电路驱动CIS传感器的方式得到轮廓两点间的距离,使用单片机和电机驱动器控制步进电机的方法,控制刚性物体绕指定轴旋转,分别测量外轮廓上的转过固定角度的点相对于指定点的距离,通过曲线拟合的方式,就可以得到刚性物体的外轮廓。测量精度取决于CIS传感器的分辨率,所以本系统分辨率可以遮到0．05mm。     

视觉机器人的零件识别与抓取方法研究

为了满足视觉机器人能够精准抓取平面零件的需求,提出一种加入深度学习算法的零件识别与定位方法。首先,利用YOLOv4-tiny目标检测算法对目标物体进行识别,并提取出感兴趣区域（Region of Interest,ROI）送入PSPnet语义分割网络中进一步提取ROI。然后,将ROI区域进行亚像素级的模板匹配,并计算目标物体的深度信息。在目标物体中心坐标求解中,以ROI区域的最大内接圆的圆心作为目标物体的中心。最后,利用D-H法对机器人进行运动学解算,并进行抓取试验。实验结果表明：该方法的深度误差率大约为0.72%,视觉机器人抓取零件成功率达到91%,具有较高的定位精度和抓取成功率,可以满足实际工业分拣搬运需求。     

搬运机器人控制系统设计

设计了一种基于嵌入式软PLC的搬运机器人控制系统,利用激光雷达探测物体的形状和方位,伺服电机驱动丝杆螺母机械手抓取物体,压力传感器检测机械手抓取时作用在物体上的压力,四轮全向移动底盘实现机器人在工作区域内各向灵活移动。在软PLC中设置两个独立运行的任务,分别执行主程序和数据处理量较大的物体探测子程序,系统的运行效率和实时性得到保证。实验表明,该控制系统能使机器人准确探测并运送待搬运的物体,多任务的软PLC系统运行稳定。     

双电机协同控制手指变位与转位的变掌机械手

针对现有欠驱动机械手存在的抓取范围不足的问题,提出一种基于曲柄滑块机构,连杆长度可变的并联机构变掌机械手。此机械手使用无驱动弹性手指,采用两个步进电机驱动,协同控制曲柄的转动角度和连杆的长度,从而实现抓取过程中手指指根的变位与转位,能够满足长方形、圆形等物体的抓取,对抓取对象的外形和尺寸具有良好的适应性。首先给出机械手结构,提出来了机械手的运动过程及抓取位势;分析了机械手对圆柱形物体的抓取过程及状态,研究其抓取特点;讨论机械手的抓取范围及适应性。     

基于DSP的仿人形假手控制系统研究

为解决假肢手控制系统复杂等问题,将欠驱动技术应用到假肢手的机械结构设计中,整个假手由3个电机驱动,手指结构选用绳索滑轮驱动方式。开展了对机械系统原理和结构的分析,提出了基于DSP的结构简单、开发周期短、具有力反馈的运动控制系统,该控制系统用于驱动各手指动作。介绍了控制系统的硬件实现方法和软件控制流程,硬件主要包括电平转换和传感器信号处理电路,共有两种类型、11个传感器,可为假手自主抓取中的感觉反馈提供数据;软件主要涉及事件管理器、模数转换模块的应用。最后对假手中的压力传感器进行了标定,并进行了假手抓取试验。研究结果表明,基于力传感器反馈的控制策略使得假手能够实现稳定包络抓取。     

多轴亚微米级平面定位台的滑模观测器无传感控制

针对Sawyer电机驱动的平面定位台的多轴精密定位问题(X、Y和θz轴),提出了一种新的部分无传感控制方法。用激光干涉仪检测定位台一个方向上的平移运动和摆动,并构建相应的闭环控制;同时,应用滑模观测器估计另一个方向上的平移运动并构建对应轴的闭环控制。在此基础上,通过实验从开环控制、多轴全闭环控制及部分无传感控制三方面对比了定位性能。实验结果表明:采用部分无传感控制,多轴平面定位台的重复定位精度达到亚微米(0.25μm)级;部分无传感控制下的动子行程与开环控制相同(X轴300mm、Y轴300mm),远大于基于多轴位置传感的全闭环控制下的动子行程(X轴100mm、Y轴100mm);获得的结果可满足应用设计要求。     

基于双单片机控制的布锥机器人小车设计

设计一种基于双单片机协同控制的、具有自动循迹和搬运物体功能的机器人小车,以模拟道路路锥的自动布设。利用Pro/E对小车进行三维建模和运动学仿真,优化了机械本体结构的设计。在控制系统中,主单片机运用增量式PID算法调节驱动电机转速,并通过红外传感器获取路面规划路径信息以实现自动循迹;从单片机控制多路舵机驱动机械手,实现将车载路锥搬运至路面的连续空间动作;主、从单片机通过自定义通讯协议进行双向交互,以实现小车底盘和机械手运动的协同控制。     

基于深度学习的机器人最优抓取姿态检测方法

服务型机器人在抓取任务中面临的是非结构化的场景。由于物体放置方式的不固定以及其形状的不规则,难以准确计算出机器人的抓取姿态。针对此问题,提出一种双网络架构的机器人最优抓取姿态检测算法。首先,改进了YOLO V3目标检测模型,提升了模型的检测速度与小目标物体的识别性能;其次,利用卷积神经网络设计了多目标抓取检测网络,生成图像中目标物体的抓取区域。为了计算机器人的最优抓取姿态,建立了IOU区域评估算法,筛选出目标物体的最优抓取区域。实验结果表明,改进后的YOLO V3目标检测精度达到91%,多目标抓取检测精度达到86%,机器人最优抓取姿态检测精度达到90%以上。综上所述,所提方法能够高效、精确地计算出目标物体的最优抓取区域,满足抓取任务的要求。     

灵巧手指面压力与驱动电机电流关系的建模

为了使灵巧手在抓取过程中避免对物件造成损伤或脱落,对指面压力的预测和控制是当前需要解决的主要问题。通过在灵巧手装置中加入力传感器和电流传感器,在抓取过程中同步采集手指末端的压力和驱动电机电流的原始信号,并运用Savitzky-Golay滤波算法对原始信号中的噪声进行处理,最后采用最小二乘法曲线拟合对灵巧手的指面压力与驱动电机电流的关系进行建模。结果表明指面压力与驱动电机电流之间的数学模型为3阶多项式关系,利用该关系式可实现通过控制灵巧手驱动电机电流来对灵巧手指面压力进行预测和控制的目的。     

基于STM32的光电搬运机器人设计与试验

为实现对不同位置、颜色物料的搬运,设计一种基于STM32的光电搬运机器人.该机器人采用STM32f407芯片,以具有物料定位功能的循迹小车底盘为载体,通过颜色传感器识别物料颜色特征,经PID算法优化移动路径,以二自由度吊臂作为抓取机构,制作实物模型进行了试验测试.研究结果表明:该光电搬运机器人吊臂响应时间短,搬运速度快,运行效率高,并以1′20″的成绩打破了"中国机器人大赛——光电车型搬运赛"的记录.     

应用于智能仓储的AGV货架搬运机器人

以智能、高效的仓储物流搬运设备为研究对象,设计出一款智能仓储AGV货架搬运机器人,通过标签传感器读取地标识别卡,运用导航磁条自动行驶到货架底部,通过蜗轮蜗杆机构抬升货架并行走到目标位置.根据当前AGV货架搬运机器人主流的驱动方式及其举升机构中电动抬升的工作原理,运用公式算法,确定其驱动方式,针对驱动电机、举升电机、固定螺丝和弹簧等进行选型.AGV货架搬运机器人采用Arduino芯片进行集中控制和分散模块化设计,通过摄像头和超声波实现路线规划和避障,增加MPU6050平衡模块实现姿态误差调整.实际应用结果表明,该设备具有工作稳定、性能可靠、操作简单、功能实现效果良好的特点,能为物流仓储行业的货物智能分类及搬运提供参考.     

基于DSP的步进电机控制系统设计

根据步进电机原理及DSP控制方法,进行了步进电机控制系统的硬件和软件设计,同时介绍了与上位工业控制机的通信。DSP采用TMS320LF2407A,它控制机床的切(削)刀在X,Y两方向上移动。此位置控制系统采用开环控制方式,在硬件上DSP通过PC I总线接口芯片CH365和8255通用芯片与PC机进行通信,在DSP与步进电机间选用脉冲分配和驱动电路芯片UCN5804B。在软件上给出了步进电机位置控制和加减速控制的程序流程图。该设计可应用于经济型数控机床。     

基于PLC和步进电机的立体仓库存储系统精确定位控制设计

运用PLC技术和步进电机控制技术,设计了基于PLC和步进电机的立体仓库定位存储系统。采用西门子S7-200 CPU-224 PLC,输出PTO脉冲信号控制X轴与Z轴平面的M415B步进电机驱动器,驱动X轴与Z轴平面的步进电机42J1834-810转动,从而带动X轴与Z轴平面的丝杆转动,推动载物台上、下、左、右移动,实现了载物台在X轴、Z轴平面的精确定位控制,从而把物体存储到立体仓库的指定位置。     

基于套索传动的五指灵巧手设计与主从控制

为了使灵巧手更加轻质化、拟人化,设计了一种由舵机经套索驱动的19关节灵巧手。参照人手关节确定灵巧手的构型,通过套索传动实现了关节解耦与驱动后置,并分别对关节机构与驱动集成进行了设计。建立灵巧手多指运动学模型并对其工作空间进行了分析;基于弯曲传感器与主从映射算法实现了抓取的主从跟踪控制。搭建灵巧手样机并进行关节运动实验与抓取控制实验。实验结果表明,将套索传动应用于灵巧手具有可行性,基于主从控制可以实现灵巧手对多种物体的抓取。