非结构环境下移动机械臂抓取方法研究

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随着社会发展和科学技术进步,越来越多的科研人员开始重视移动机械臂在野外勘探、武装防爆、灾区救援、农业生产、家庭服务等复杂非结构环境的应用。这些环境常常伴有运动空间不规范、障碍不规则、操作受限、情况多变等特点,给工作人员和机器人正常作业带来困难和安全威胁。为了提高机器人工作性能,科研人员通过优化移动机械臂结构和控制程序提高机器人的环境适应力和抓取成功率,并尝试利用智能算法提高机器人的智能化程度。路径规划质量和目标识别定位精度决定着移动机械臂能否在非结构环境下顺利完成抓取任务。为解决非结构性环境下移动机械臂目标抓取过程的路径规划和目标识别定位问题,本课题主要研究内容如下:(1)以Rocr6机械臂为研究对象,研究机械臂的空间运动学模型。分析机械臂上建模过程的传统D-H参数法优缺点,提出改进D-H参数法解决机械臂在逆运动学求解中出现多组可行解的问题,并通过0.16%的实验偏差率验证该方法的准确性。(2)以D435深度相机为研究对象,研究基于深度学习的目标识别定位方法。基于内部参数标定和外部参数标定获取的相机坐标变换矩阵,通过对比不同颜色空间的特征信息和不同网络结构的卷积神经网络在数据集上的评价指标,提出综合识别精度为97%的高精度目标识别定位方案。(3)为提高移动机械臂的避障规划效率和质量,提出一种融合蚁群算法与快速搜索随机数算法的ACO-RRT算法。通过构造了一个面对不同场景引入不同探索效用函数和开发效用函数的框架,提高算法的性能;搭建了移动机械臂避障规划的仿真环境,通过对比RRT、RRT*和ACO-RRT算法的路径代价与全局耗时,验证ACO-RRT算法的可行性和优越性。(4)搭建基于移动机械臂的水果摘取实验环境,将整个操作过程分解成目标识别定位、路径避障规划和定点投放三部分实验。由实验结果可知,识别定位坐标相对于实际坐标的拟合优度为0.9964,表明识别定位系统具有很高的识别精度;同时ACO-RRT算法相对于RRT算法和RRT*算法在全局代价上分别提升了28%和13%,在全局耗时上分别缩减了5%和30%,证明ACO-RRT算法的可行性和优越性。本文共用图63幅,表23个,参考文献58篇。
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