基于Kinect的机械臂目标抓取

为完成机械臂在非特定环境下的自主抓取,系统采用微软公司研发的Kinect对场景内的信息进行实时检测.通过对Kinect采集的深度信息进行背景相减法和帧差法处理可以获得目标抓取点信息.利用基于工作空间的RRT算法对机械臂末端进行路径规划,并利用梯度投影法进行逆运动学轨迹优化,求解关节轨迹.机械臂按照关节角运动时,可完成目标的抓取.通过设计一套实时桌面清理实验系统,验证了该方法的有效性.     

基于Kinect的无标定人机交互控制系统设计

手部跟踪主从控制机械臂是一种新型的人机交互方式。利用Kinect传感器骨骼追踪技术处理景深数据获取手部位置,构建手部相对于髋骨中心与末端执行器相对于机械臂基座的运动映射关系,进行主从控制,实现人手与机器臂的实时交互。针对手部抖动消除和异常值处理,提出一种基于位置增量的移动平均轨迹平滑算法。实验结果表明,该系统能够很好完成手部跟踪和主从控制任务,具有较高的实时性和交互性。     

一种冗余机械臂的多运动障碍物避障算法

冗余机械臂的避障问题一直是工业机器人应用领域的研究热点之一;为了改进传统避障算法的不足,提出了一种多运动障碍物的避障算法;该算法利用各障碍物的运动状态得到与机械臂之间的最小预测距离,并将其利用雅可比转置矩阵转化为机械臂对应杆件上的躲避速度,再将躲避速度引入梯度投影法中求得机械臂的关节角速度,并通过积分得到避障运动中机械臂的关节角度值,在完成末端轨迹跟踪的同时实现冗余机械臂的实时避障;利用一款七自由度冗余机械臂对该算法进行了仿真验证,结果表明该算法能有效实现冗余机械臂对多运动障碍物的避障。     

一种基于DTW-GMM的机器人多机械臂多任务协同策略

为了控制机器人完成复杂的多臂协作任务, 提出了一种基于动态时间规整?高斯混合模型(Dynamic time warping-Gaussian mixture model, DTW-GMM)的机器人多机械臂多任务协同策略. 首先, 针对机器人示教时轨迹时间长短往往存在较大差异的问题, 采用动态时间规整方法来统一时间的变化; 其次, 基于动态时间规整的多机械臂示教轨迹, 采用高斯混合模型对轨迹的特征进行提取, 并以某一机械臂的位置空间矢量作为查询向量, 基于高斯混合回归泛化输出其余机械臂的执行轨迹; 最后, 在Pepper仿人机器人平台上验证了所提出的多机械臂协同策略, 基于DTW-GMM算法控制机器人完成了双臂协作搬运任务和汉字轨迹的书写任务. 提出的基于DTW-GMM算法的多任务协同策略简单有效, 可以利用反馈信息实时协调各机械臂的任务, 在线生成平滑的协同轨迹, 控制机器人完成复杂的协作操作.     

基于ROS的多机械臂协同控制

随着21世纪医学技术发展,手术机器人已经成为近些年国内外机器人领域的一大热点,骨科1手术机器人更是其中的核心问题。为了解决目前骨科手术机器人中设备结构庞大、难以适用多场景复杂手术的问题,以六自由度机械臂作为研究对象,使用D-H法对机械臂进行数学建模;针对骨科手术的实际需求,使用ROS对单机械臂进行控制;使用串口通信原理,构建出基于包围盒碰撞检测算法和RRT路径规划算法的双机械臂防碰撞系统,并利用该系统完成基于主从协调的策略的跟踪任务。结果表明,该双机械臂防碰撞系统可以有效完成目标任务,这将为之后骨科手术机器人的协同控制研究提供平台。     

基于Kinect的类人机械臂关节运动直接示教

针对人机自然交互技术研究中人臂与机械臂的关节映射问题,提出了一种7自由度类人机械臂关节运动直接示教方法.该方法利用Kinect获取笛卡儿空间内人臂特征点的空间位置坐标,研究了一种基于肘部约束的冗余7自由度人臂逆运动学解法,求解得到关节角度数据.为解决由于Kinect对人臂追踪性能限制所造成的机械臂抖动问题,提出了一种滤波方法来平滑处理机械臂的关节运动轨迹.最终,通过搭建基于Motoman类人机器人的实验平台并开展相应实验研究,验证了所提方案的可行性与有效性.     

基于视觉/力觉辅助的遥操作系统研究与实现

针对多变未知的作业环境以及复杂繁多的作业任务,设计一种基于视觉/力觉辅助作业的遥操作系统.首先,利用Kinect摄像头采集作业现场的3D点云数据,结合虚拟现实技术,在计算机上将虚拟机械臂模型叠加到真实环境中,同时显示虚拟模型与现场信息,提高操作人员的现场感知能力;根据获取的障碍物和目标物体位置信息,建立人工势场,增强操作者控制远端机械臂进行避障及接近目标物体操作的能力,完成环绕和避障任务.该方案在7自由度Schunk机械臂上得到了实现.结果表明,此方案可以很好地弥补虚拟环境缺乏现场信息的缺点,提高了遥操作系统的可靠性.     

非触控式的体感机械臂交互控制系统研究

针对多旋转自由度机械臂控制系统中自然交互性和效率方面的问题,在建立的体感设备Leap Motion与六自由度机械臂的交互控制系统模型中,利用基于几何方法的机械臂运动学逆解,提出一种增加求解约束,二分搜索末端抓取器最优空间位姿的解法,该解法运行效率高,求解过程直观,并提高了手臂姿态位置计算的精确度。经仿真实验验证,本文提出的算法在处理大量体感输入数据具有机械臂实时响应能力,解决了体感设备与机械臂交互控制过程中的不自然性与实时性,为非触控式的体感机械臂控制提供了一种可行方案。     

具有冗余自由度的移动操作臂逆运动学分析

针对一类具有冗余自由度的移动操作臂,提出了一种逆运动学求解策略,它将操作臂末端的自由度在移动机器人与操作臂各关节间进行了合理分配,并根据该自由度分配方案对移动操作臂系统引入了两个约束条件,在尽量保障了操作臂末端工作空间完整性的同时,极大地方便了逆运动学的求解。最后对加入约束前后的移动操作臂工作空间大小进行了对比分析,并通过实验对所得到的逆运动学求解结果进行了验证。在实验中,利用固定在移动机器人上的CCD摄像机对目标物体进行定位,然后根据目标物体的位姿信息,通过逆运动学分析的结果控制移动操作臂实现了对目标物体的抓取操作。     

基于改进蚁群算法的六自由度机械臂轨迹规划

为了解决六自由度械臂末端轨迹的平稳性和效率的问题,针对多关节机械臂末端轨迹提出了一种基于改进蚁群算法的多关节机械臂轨迹规划。采用了关节空间轨迹方法包括B样条插值、三次多项式插值和五次多项式插值进行实验分析论证,同时根据改进的蚁群算法对机械臂的轨迹进行规划,对比位置的准确性、轨迹的连续性、加速度的变化率,确定最后的轨迹规划算法为改进的蚁群算法与多项式轨迹规划相结合效果最好。     

结合IMask R-CNN的绳驱机械臂视觉抓取方法研究

绳驱超冗余机械臂具有灵活性强、工作空间大等特点,在航天活动中可替代宇航员进行各种航空作业.以空间飞行器在轨维修为研究背景,模拟其实验环境,设计了一套基于RGB-D的可移动绳驱超冗余机械臂定位抓取系统.首先改进了Mask R-CNN算法,在保证检测精度的同时降低模型尺寸,通过Intel RealSense D435 i采集图像输入到目标检测模型得到目标的类别和位置信息,进一步利用自适应末端位置更新算法递推机械臂的正逆运动学模型,并结合轨迹规划完成目标的三维空间定位和抓取.实验结果表明,改进后的Mask R-CNN算法能在保证精度的情况下有效地降低模型尺寸,抓取系统的逆运动学求解速度快,具有较好的定位精度,能够有效地完成飞行器抓取的任务.     

基于泛函梯度优化的运动规划算法

针对高自由度的机械臂的灵活性和自主性问题,提出一种快速且高效的机械臂运动规划算法。通过动态运动基元(DMPs)模型对运动轨迹进行编码提取特征,作为运动轨迹先验知识,基于现在物理环境和目标任务设计无碰撞及高能效的目标泛函,通过对目标泛函进行梯度下降得出在该环境下的最优轨迹。为验证算法的有效性,通过机器人实验平台(v-rep)模拟机械臂的日常操作任务。实验结果表明,在整个工作空间内,机械臂通过少量的迭代(少于6次),便可生成无碰撞的运动轨迹,可降低能耗20%以上。     

基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制

为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,完成对目标物体的识别和抓取,提出了一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法。文中首先用D-H方法对机械臂进行建模,并对这个模型做了改进,给出了一种更加简便的3+1自由度仿人机械臂的逆解算法,采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法;然后根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成抓取任务;最后,本方法在家庭服务机器人上得到了验证,机器人能够完成对目标物体的识别和抓取动作。     

基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制

为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,完成对目标物体的识别和抓取,提出了一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法.文中首先用D-H方法对机械臂进行建模,并对这个模型做了改进,给出了一种更加简便的3+1自由度仿人机械臂的逆解算法,采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法;然后根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成抓取任务;最后,本方法在家庭服务机器人上得到了验证,机器人能够完成对目标物体的识别和抓取动作.     

基于机器视觉的目标定位与机器人规划系统研究

为完成机械臂在非特定复杂背景环境下的自主抓取,通过设计RGB-D相机对场景内的物体进行实时检测,采用基于深度学习的目标检测定位方法,并对相机-机械臂-目标物体的三维标定模型进行研究。将物体的三维坐标信息通过ROS话题机制发送给机械臂,并通过moveIT编程规划抓取规划。 通过设计一套基于ROS的视觉检测和机械臂抓取系统,将计算机视觉检测技术以及机械臂运动规划抓取应用在机器人操作系统ROS平台上。实验结果表明,该系统可以实时高效地操作机器人来完成指定的控制作业,提高了系统对环境的适应能力,该系统具有抓取准确、物体识别准确率高的特点,解决了传统机械臂操控中的不足。     

基于力/位混合算法的7自由度机械臂精细操控方法

为了使冗余机械臂在具有良好的自治性和灵活性的同时保证末端的执行精度,提出一种基于力/位混合控制的冗余机械臂精细控制方法.通过建立准确的运动学模型,分析机械臂系统的运动特性,利用固定角度与梯度下降相结合的方法求动力学逆解.在对机械臂的力/位混合控制律建模的基础上,利用位置控制和力控制对机械臂末端的运动轨迹进行规划.针对受环境约束的机械臂的控制问题,提出冗余自由度机械臂的适从坐标系建立方法,使得末端执行器能够在任意曲面完成作业任务.在仿真分析和实验中,令机械臂末端跟随任意设定的曲线轨迹到达给定点.通过多次测量得出,力精度误差小于2%,并且在保证作用力方向精确的条件下,机械臂末端轨迹的偏离值小于5%.结果表明,所设计的力/位混合控制方法对7自由度机械臂控制精度效果良好.     

具有双插补避障功能的七关节机械臂控制系统研究

具有更多自由度的七关节机械臂在保证末端运动位姿的前提下,可实现更好的避障轨迹设计,但是给控制系统研发带来很大难题。针对此问题,首先从传统的冗余机械臂运动控制算法出发,建立基于梯度投影法的逆运动学方程;然后,针对其不足,结合六关节机械臂的解析解方法,提出了一种新的既可以避免机械臂腕部碰撞,又可以对机械臂上指定点运动位姿进行监测的双插补算法,实现了具有主动避障与碰撞监测的实时运动控制算法。最后,搭建了七关节机械臂和与之配套的软硬件控制平台,开发了实时的三维仿真软件,并通过实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

机械臂在未知环境下基于力/位/阻抗的多交互控制

针对人-机械臂交互的不确定性以及环境的未知性,提出了一种基于速度控制的方法来研究人、机械臂和环境三者之间的交互问题.首先通过在机械臂末端安装2个6维力传感器来实现交互力的检测,并在末端工具连接处增加单自由度柔性环节来实现机械臂的柔顺性.其次,基于i Ta SC(instantaneous task specification using constraints)方法对机械臂与工具系统的柔顺度建模,在输出空间中建立起速度/位置与力的关系,实现机械臂与环境之间接触力的控制,通过刚度矩阵实现人对机械臂的拖动控制.另外结合力/位/阻抗混合控制方法实现了在安全区域约束下人拖动机械臂来完成一系列基于位置/力的任务,并与未知环境之间达到一个良好的交互.最后将提出的算法在UR5机械臂上进行轮廓跟踪任务的验证,实验结果表明该方法能达到一个较好的交互控制效果.     

基于Leap Motion的机械臂交互控制研究

针对多旋转自由度机械臂的便捷控制问题,建立了一种联接体感设备Leap Motion与六自由度机械臂的交互控制系统。在体感输入和机械臂运动响应模型中,利用基于几何方法的机械臂运动学逆解,提出一种增加求解约束,二分搜索末端抓取器最优空间位姿的解法。这种解法运行效率高,求解过程直观,能够在对数级时间内求解。经过仿真和实物实验验证,该解法具备处理大量体感输入数据,实现机械臂实时响应的能力,为非触控式的体感机械臂控制提供了一种可行方案。     

自主捕获中自旋目标运动特性分析与地面模拟方法

针对在轨服务任务中非合作自旋目标自主捕获操作的特点及自旋目标运动特性分析,建立了目标的简化模型,并对其运动模拟需求进行了分析.在此基础上提出了自旋目标地面运动模拟的方案和2种基于6自由度工业机器人的运动模拟方法,即:基于机械臂末端运动的常规模拟法和基于机械臂肩部奇异点的自旋运动模拟法.最后,分别对这2种模拟方法进行原理介绍和试验仿真,仿真结果表明了方法的可行性和有效性.