基于DSP平台的排爆机械臂控制系统设计

针对具有危险的特种环境,设计一个可以代替人工作业的排爆机器人控制系统。该系统以DSP为中央处理核心,用6个伺服电机配合铝制合金搭建机械臂硬件结构,利用DSP增强型PWM模块驱动伺服电机,上位机采用PC机进行控制。实现了串口测试软件向SCI模块发送指令的功能,从而控制机械臂,仿生模仿人手的各类运动。实验结果表明:控制系统精度高,调节快,该机械臂有强的承重能力,能准确握紧危险品并放于隔离箱中。     

基于视觉的工业机器人装配演示示教研究

针对工业机器人编程效率低下、智能化程度不高和人机交互性能弱等问题，提出一种基于视觉的工业机器人装配演示示教系统，该系统包括目标检测与中心点定位模块、装配动作分类识别模块和机器人动作执行模块。在目标检测与中心点定位模块中,提出一种目标物体中心点定位和机器人抓取方法，使用实例分割算法识别物体类别，通过掩码均值化处理和坐标转换计算物体3D姿态信息；在装配动作分类识别模块中，建立基于深度学习网络的动作分类识别模型，该模型的输入为装配动作视频帧，输出为动作分类标签；最后，机器人动作执行模块根据物体类别、物体3D姿态和动作分类标签等信息规划机器人装配动作，控制机器人执行装配任务。以轴孔装配为例，验证了上述方法的有效性，实现了基于视觉演示的机器人装配模仿编程，对机器人演示示教研究具有一定的参考价值。     

天车机器人设计

为实现天车调运的自动化、机器人化,设计了实验室环境中的天车机器人。天车机器人的大车通过齿轮机构驱动,小车通过丝杠机构驱动,实现大车、小车及吊钩的3个坐标方向的运动;下位机采用单片机控制系统,通过电机驱动器实现对不同电机的控制,并通过蓝牙与上位机进行控制指令的通信;天车机器人视觉系统采用平行双目立体视觉结构,经标定后实现对目标物的视觉定位、测量等功能。实验结果表明:标定后的天车视觉系统校正精度高、目标定位准确,为进一步研究立体视觉匹配及深度信息测量打下了基础。     

一种排爆机械臂控制系统设计

针对具有危险的特种环境,设计一种可以代替人工作业的排爆机械臂。该机械臂采用嵌入式控制系统,以DSP为中央处理核心,用5个步进电机配合铝制合金搭建机械臂硬件结构,利用DSP增强型PWM模块驱动步进电机,上位机采用PC机进行控制,矩阵式键盘作为输入输出模块,控制机械臂,仿生模仿人手的各类运动。实验结果表明:该机械臂有强的承重能力,调节快,实验过程无震荡,达到了设计要求。     

基于计算机视觉的排爆机器人三维坐标计算

针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一种基于计算机双目视觉的排爆机器人三维坐标计算方法,并依此设计相应的控制系统,以实现排爆机器人的自动抓取。首先介绍排爆机器人机械结构设计,然后介绍计算机双目视觉的原理及其软硬件,最后抓取精度实验和分析,机器人自动抓取目标物时,误差小于2 cm,满足抓取任务的精度要求。抓取中,当手爪在机器人正前方时,误差最小,反之,当手爪在机器人正前方的上面或下面、左边或右边时,误差变大;同时目标位置愈近愈好,但由于机械手的视觉范围决定不能太近,否则可能抓不到,或无法使目标物在摄像头的视觉范围之内。     

基于计算机视觉的排爆机器人三维坐标计算（英文）

针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一种基于计算机双目视觉的排爆机器人三维坐标计算方法,并依此设计相应的控制系统,以实现排爆机器人的自动抓取。首先介绍排爆机器人机械结构设计,然后介绍计算机双目视觉的原理及其软硬件,最后抓取精度实验和分析,机器人自动抓取目标物时,误差小于2 cm,满足抓取任务的精度要求。抓取中,当手爪在机器人正前方时,误差最小,反之,当手爪在机器人正前方的上面或下面、左边或右边时,误差变大;同时目标位置愈近愈好,但由于机械手的视觉范围决定不能太近,否则可能抓不到,或无法使目标物在摄像头的视觉范围之内。     

基于Modbus总线控制的机器人自动分装码垛系统设计

提出一种基于Modubs现场总线技术控制的机器人自动分装码垛生产线,以提升物流环节效率,增强分装码垛系统智能性及通用性。采用西门子S7-1200 PLC顺序控制实现自动分装码垛生产线的物料输送线、分装码垛线的运行。采用视觉智能识别待分装工件的形状、位置及个数信息。工业机器人、视觉智能检测与上位机之间通过Modbus现场总线与PLC进行信息交互,提升分装码垛系统的可靠性及适用性。实践证明,该方法使整个分装码垛生产线自动化程度提高,资源配置、系统布局得以优化,调试费用得到节省。     

自平衡机器人视觉语音双重引导运动控制研究

自平衡机器人是一种特殊的移动机器人,为了拓展其交互能力,设计了基于视觉和语音的双重技术引导控制系统。针对目前视觉测距计算繁杂性,提出了目标定位的新方法。通过视觉测距方法,实现机器人对运动目标的动态定位;采用Camshitf目标搜索算法,在复杂环境下对目标进行连续捕获,联合双重引导控制策略,实时切换机器人的识别模式,实现机器人对指定目标的识别和跟踪,且能在预设的道路上进行自主移动。通过目标颜色、形状识别和跟踪以及视觉巡线等实验测试,结果表明该机器人交互能力强,系统反应快,视觉定位计算便捷、实时性好。     

基于视觉的管道内焊缝检测机器人研究

在分析管道机器人现有移动机构的移动机理及典型变径调节机构力学特性的基础上,设计了一种基于视觉检测技术的管道内焊缝检测机器人。该管道机器人适用于直径为400~800 mm的管道,利用CCD高清摄像头对焊缝进行检测,可以在控制端实时显示缺陷信息,避免了工人进入管道作业,提高了作业效率。     

视觉引导下机器人拆垛场景识别定位抓取方法

针对2D图像识别缺乏3D姿态信息，而传统的3D视觉需要处理大量点云，运算时间较长等问题，提出一种基于改进Mask R-CNN与局部点云迭代优化相结合的机器人拆垛、分拣及码垛策略。对Mask R-CNN网络进行改进，在其ROIAlign结构之后加入空间变换网络模块，提升识别准确率；利用改进的Mask R-CNN网络对目标进行实例分割，结合场景点云分割得到物体感兴趣区(ROI)场景局部点云；采用加入K维树邻域搜索的迭代最近点算法将物体ROI场景局部点云与模板点云进行配准，最终得到位姿估计的结果。UR5协作机器人根据此结果解决拆垛、分拣及码垛问题，实验结果表明：利用改进的Mask R-CNN网络提升了目标识别的准确率，使用ROI局部点云法减少了场景点云与模板点云配准的迭代次数，提高了工业机器人的拆垛、分拣及码垛效率。     

基于OtoStudio平台和PLC的机器人码垛装车控制系统设计

为完成箱式物品的装车任务,采用自主研发的关节式机器人与移动导轨配合的方式,设计了一种基于OtoStudio开放式控制平台和PLC的机器人码垛装车控制系统。该系统采用层次化架构和模块化设计方法,实现车辆位姿测量、装车规划及机器人本体的运动控制。在移动导轨上设置有多个机器人装车工位,对应不同装车区域,PLC控制导轨及物料输送线与机器人配合实现分段装车,PLC与Otostudio之间通过Modbus总线进行通信。这种控制方式扩展了机器人的运动能力,使得系统工作区间覆盖整个装车区域,固定工位分段装车有效避免了机器人频繁移动搬运,提高了装车效率。     

基于模糊逻辑的小型气源定位移动机器人的设计

气源定位的机器人已在有毒气体、火灾征兆、爆炸物探测等应用中广泛使用。为此,设计了基于模糊逻辑的小型气源定位移动机器人。该机器人以Arduino Mega 2560作为嵌入式控制器,并以TGS 2600芯片作为气体传感器。将气体传感器所感测的气体浓度作为模糊逻辑的输入,而用模糊逻辑的输出决定机器人驱动电动机的PWM信号。机器人跟踪的路径取决于机器人左、右电动机的PWM信号。当机器人右边气味浓度高于中间和左边时,模糊逻辑就决定让机器人向右移动。在这种条件下,左边电动机的移动速度高于右边电动机速度,致使机器人就向右移动。实验数据表明,设计的小型机器人具备在室内自主定位气源的能力。     

工业机器人在自动化生产线分拣站的应用

根据自动化生产线分拣站的工艺流程和自动化控制的要求,提出基于工业机器人、PLC以及传送带的货物码垛自动化解决方案。构建以三菱FX3U型PLC、传送带和工业机器人等组成的全自动分拣码垛系统。分析了PLC的动作过程,提供了PLC的程序流程图;分析了工业机器人码垛的工作过程,提供了工业机器人码垛的程序流程图。工业机器人引入到自动化生产系统后,能够进一步提高工厂自动化水平、提高生产效率,减小劳动强度,降低人工成本。     

基于STM32的负压爬壁机器人控制系统设计

针对负压爬壁机器人(NPWCR)在高楼危险环境下进行侦察监控的灵活性、易控性和壁面适应性要求,设计一种基于STM32负压爬壁机器人的控制系统。该控制系统以STM32F103RCT6微控制器作为核心处理器,采用模块化进行功能设计,包括主控模块、电源模块、电机驱动模块、无线通信模块、风机驱动模块、摄像头模块等。各模块共同作用,实现机器人的连续运动、无线通信、视频实时监控等功能。该控制系统可以控制负压爬壁机器人在壁面灵活移动,操作负压爬壁机器人携带侦察监控设备进行实时监控,为开发多功能负压爬壁机器人的控制系统提供参考。     

基于视觉的工业机器人离线编程系统的设计

针对传统离线编程系统通用性差、可靠性低和二次开发难度大等问题,开发一套基于机器视觉的工业机器人离线编程系统。基于模块化思想,将该系统划分为机器视觉模块、虚拟环境模块、运动学模块、轨迹规划模块、离线程序模块和外部通信模块。借助机器视觉模块解构视觉系统与机器人末端位姿的坐标映射关系,得到规划机器人运动所需的位姿数据;基于虚拟现实建模语言构建机器人虚拟仿真环境,基于运动学模块与轨迹规划模块将位姿数据转化为机器人的作业〖JP2〗指令;基于离线程序模块与外部通信模块实现控制器指令与虚拟仿真环境的无缝衔接。最后,以一种六轴工业机器人为测试对象验证了该离线编程系统的基本功能。实验结果表明:该系统定位误差最大为0.4 mm,精度高,可满足工业应用需求。     

基于ROS的工业机器人及AGV的视觉协同控制系统

当前自动化上下料的机器人之间仍各自独立运行，上下料位置固定缺乏柔性，智能化程度低。针对以上问题设计了基于ROS的工业机器人及AGV的视觉协同控制系统，用以实现智能化、柔性化的上下料工作。在ROS系统上，基于全局视觉与改进ArUco tag识别技术，开发了机械臂和AGV的识别与控制模块，实现了两种机器人在全局视觉下的识别与路径规划；并基于动态指令技术和ROS主从机通讯技术，实现了所开发ROS系统与机械臂和AGV的可靠通讯；最后，考虑不同机器人的协作规则和目标位姿计算方法，结合上述机器人识别与控制模块，提出了一种机械臂与AGV的视觉协同控制方法。实验测试表明，该系统能够实现多机器人的识别、控制与协同，工件托盘能够通过AGV按照要求实现任意指定位置的上下料接驳，具有良好的稳定性与柔性。     

基于遗传算法的码垛机器人关节路径规划

针对码垛机器人高速工作时末端易产生抖动现象的问题,文章提出了一种机器人轨迹规划的数学方法。文章分析了机器人轨迹对抖动现象的影响,应用最优化方法建立了机器人关节轨迹问题的数学模型,确定了机器人优化目标,使用遗传算法求解了该优化问题,运用Matlab进行了实验计算,求得了机器人各个关节的近似全局最优轨迹。文中提出的研究方法可以用于确定控制码垛机器人平稳运行的上层算法。     

基于双目视觉的机械手捡球机器人设计

为解决人工捡球费力费时的问题,设计了一种双目视觉识别定位、机械手捡拾和自主避障的轮式智能捡球机器人。该机器人通过双目摄像头和Lab VIEW平台,实现对小球图像的实时采集与处理;运动控制系统采用以STM32F411为主核心的NUCLEO-F411RE嵌入式开发板,实现对各个模块的驱动;通过五自由度机械手实现小球的捡拾;通过红外传感器检测周围环境,实现自主避障;由计数器统计捡球数量,通过手柄模块人机交互辅助完成卸载过程。仿真结果表明:该机器人能够完成高尔夫球、乒乓球、网球等多种小型球类的捡拾任务。     

六自由度机器人的运动学分析及码垛轨迹规划

现如今生产过程中的码垛场景多为专用的四自由度码垛机器人,通用性和灵活性较差。为提高码垛过程中机器人的通用性和灵活性,实现六自由度串联机器人的码垛,根据改进D-H法,在UR5机器人各关节末端建立固连坐标系,推导出UR5的正运动学变换矩阵及逆运动学各关节表达式。使用梯形速度控制,确定了码垛过程中直线轨迹部分的运动规律,得到了码垛过程中圆弧轨迹部分的坐标转换关系及机器人末端运动过程。在空间中规划出码垛时机器人末端轨迹,并进行仿真。绘制了各关节运动曲线,表明机器人在码垛过程中轨迹平滑,运行平稳,对六自由度串联机器人的码垛研究具有参考意义。     

基于视觉的机器人目标抓取研究

为了减少机械臂在产品分类和抓取过程中的执行时间,减少定位误差,提高生产效率,提出基于视觉反馈机制的机器人控制方法。针对传统机器人只根据待抓物体特征点进行识别的局限性,根据机械臂系统可同时检测对象颜色和形状属性,提出基于RGB颜色空间和surf算法结合的目标对象特征提取方法;结合机械臂空间移动过程方法的研究,从机械臂逆运动学的角度出发,对以完成位姿定位的物体进行抓取;使用众为创造科技有限公司生产的xArm机器人验证所提方法的有效性和鲁棒性,结果表明该视觉识别方法有效提高了机器人抓取的精准性。