【摘 要】
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随着技术的发展,服务机器人已经广泛进入日常生活。机械臂作为机器人的四肢起着重要的作用,考虑到传统机械臂通常根据既定流程运动,无法感知外界信息,因而本系统将机械臂与视觉相结合,提高服务机器人的智能化程度。首先,明确系统的总体方案和硬件设计思路。阐述系统的要求,明确总体的结构,分析系统的硬件,确定各个器件的选型,并给出各部分的驱动及控制模块,设计系统的总体电气硬件图。其次,对系统的算法进行分析和研究。
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随着技术的发展，服务机器人已经广泛进入日常生活。机械臂作为机器人的四肢起着重要的作用，考虑到传统机械臂通常根据既定流程运动，无法感知外界信息，因而本系统将机械臂与视觉相结合，提高服务机器人的智能化程度。
首先，明确系统的总体方案和硬件设计思路。阐述系统的要求，明确总体的结构，分析系统的硬件，确定各个器件的选型，并给出各部分的驱动及控制模块，设计系统的总体电气硬件图。
其次，对系统的算法进行分析和研究。首先通过张氏标定法，明确D435相机的内参，并确定手眼标定方法和外参，实现坐标变换。之后分析视觉识别方法，采用LINEMOD算法，将彩色和深度信息相结合进行模板匹配，识别出目标物体并明确位置信息，实现目标定位。然后根据D-H参数法，确定机械臂的结构参数，并分析其正逆运动学。最后在RRT算法的基础上，采用一种双向的探索树方法来提高效率，即RRT-connect算法，进行机械臂的运动规划。
最后，设计系统的软件并完成系统的测试和实验。首先阐述识别算法的软件设计，对目标物体可乐瓶训练后进行识别。之后是两控制器间通信和CAN总线的通信程序设计。然后搭建仿真平台，使用SolidWorks软件建立三维立体模型，转换成URDF文件，在ROS平台中配置Movelt!，选用KDL的运动学求解器，选择OMPL中的RRT-Connect进行运动规划。最后，进行各部分的测试，完成基于视觉的机械臂对目标物体的抓取，抓取成功率为82.5％，通过实验分析验证抓取系统的可靠性，基本完成本系统的目的。
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