基于视觉的工业机械臂智能避障与协同作业研究

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多自由度串联工业机械臂的实时避障一直是工业机器人研究领域的一个热点。传统的工业机械臂一般采用离线示教的方式在复杂的工作环境做进行作业,不具备对工作环境智能感知的能力,若工作环境中出现动态障碍物,比如人或者其他物品,有可能导致机械臂损坏或者人员伤亡。针对这个问题,本文提出了一种基于视觉的工业机械臂智能避障方法,如果工作环境中出现动态障碍物,则工业机械臂的路径规划重新找到一条无碰撞路径,以达到避开障碍物的目的。本文的主要研究内容如下:首先,本文给出了六自由度工业机械臂的运动学分析,包括正运动学以及逆运动学的推导过程,其中逆运动学通过几何法和代数方法能够解得满足Pieper准则的六自由度工业机械臂闭式解。接着,提出了基于Kinect V2传感器动态障碍物的检测方法,包括了Kinect传感器的标定、基于三帧差分法的动态目标检测方法以及运动障碍物点云数据的获取,最终得到障碍物的包围盒三维位置信息。同时,本文也提出了一种工业机械臂智能避障方法,先是分析了三种不同的机械臂碰撞检测方法,并采用AABB(Axis-aligned Bounding Boxes)包围盒作为机械臂的碰撞检测方式。之后,说明了通过SPARS算法得到机械臂工作空间的稀疏路径图的方法,SPARS算法能够保证所求得的稀疏路径图具有渐近最优性,最短路径的搜索采用基于路径代价的LazyPRM算法来进行求解,离障碍物远的路径代价较小,规划器通过路径代价函数作为启发函数来进行最短路径搜索。为了验证该方法的有效性,采用OMPL(Open Motion Planning Library)开源运动规划库以及仿真系统进行仿真实验,实验结果表明本文提出的方法相比传统的RRTConnect以及PRM在时空性能上有着明显的优势,对于解决实时机械臂动态智能避障问题有着较好的表现。其次,本文提出了五指灵巧手以及工业机械臂协同作业方式,同时也分析了五指灵巧手的正运动学。为了采用5DT数据手套对五指灵巧手进行控制,本文详细说明了5DT数据手套的标定方式。通过仿真系统,给出了若干种五指灵巧手与机械臂配合的协同作业方法。最后,给出了整套避障规划系统的设计与实现方案,该系统包括本文提到的所有算法,以及机械臂仿真系统,通过仿真系统能有效的验证算法的可行性。
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