基于6-DOF工業(yè)機械臂雙目視覺伺服控制系統(tǒng)研究.x_第1頁
基于6-DOF工業(yè)機械臂雙目視覺伺服控制系統(tǒng)研究.x_第2頁
基于6-DOF工業(yè)機械臂雙目視覺伺服控制系統(tǒng)研究.x_第3頁
基于6-DOF工業(yè)機械臂雙目視覺伺服控制系統(tǒng)研究.x_第4頁
基于6-DOF工業(yè)機械臂雙目視覺伺服控制系統(tǒng)研究.x_第5頁
已閱讀5頁，還剩3頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

基于6-DOF工業(yè)機械臂雙目視覺伺服控制系統(tǒng)研究六自由度工業(yè)機械臂被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造業(yè)中,其智能化勢在必行。實現(xiàn)智能化最基本的手段是加載雙目視覺系統(tǒng),從而構(gòu)成基于六自由度工業(yè)機械臂雙目視覺伺服控制系統(tǒng)。因此,關(guān)于基于六自由度工業(yè)機械臂的視覺伺服控制系統(tǒng)的研究具有深遠的意義。本文的研究工作分為兩部分,即視覺系統(tǒng)與控制系統(tǒng)。視覺系統(tǒng)主要解決兩個基本問題,即目標信息的提取與攝像機的標定。目標信息的提取依靠圖像處理技術(shù),包括對獲取的圖像進行圖像增強,濾波去噪,邊緣提取等,分別介紹了基于顏色與基于形狀的目標識別方法。攝像機標定方法主要為直接標定和間接標定。在直接標定中需計算攝像機幾何模型,耗時長,因此提出了基于改進仿電磁學(EM)優(yōu)化極限學習機(ELM)攝像機標定的方法,利用極限學習機精確擬合圖像坐標和空間坐標之間的映射,并對EM進行步長和空間解域的改進,最后通過改進仿電磁學優(yōu)化極限學習機的輸入權(quán)重和偏置。通過仿真與實驗證明,EM在優(yōu)化ELM上收斂速度快,同時可以提高極限學習機的泛化能力,標定精度高,適合點焊等高精度要求場所。在控制系統(tǒng)問題上,首先介紹機械臂的運動學和動力學問題,并將高階系統(tǒng)分成子關(guān)節(jié)的二階系統(tǒng)。其次,采用全局快速終端滑模控制方法對機器本體進行控制,分析其穩(wěn)定性、奇異性以及收斂性。通過分析得出滑?？刂坡蓞?shù)對控制效果有直接的影響,故此,通過粒子群算法(PSO)對參數(shù)進行離線尋優(yōu)。最后通過仿真以及實驗表明,優(yōu)化后的系統(tǒng)響應(yīng)及收斂速度更快,可以有效的消減抖振問題。最后通過整合兩部分,形成一個基于六自由度工業(yè)機械臂的視覺伺服控制

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論