【摘 要】
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针对传统输油臂管口对接过程效率低、自动化程度低等问题,设计了基于视觉伺服的输油臂机器人智能对接系统。建立了机器人运动学模型,设计了多层次开放式的机器人实时控制系统
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,中国科学技术大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61703390);江苏省重点研发计划项目(BE2017007-1);青年科学基金项目(61503364)
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针对传统输油臂管口对接过程效率低、自动化程度低等问题,设计了基于视觉伺服的输油臂机器人智能对接系统。建立了机器人运动学模型,设计了多层次开放式的机器人实时控制系统,采用多条件约束校验SVM分类器,组成了在线自学习双目立体视觉系统,提高了复杂环境下视觉定位系统的泛化能力及稳定性。实验表明所提出的校验SVM分类器识别准确率为97.80%,定位准确率为92.86%;所建立的机器人智能对接系统对接成功率为91.43%,系统故障率仅为1.40%,说明校验SVM分类器具备良好的准确性和稳定性,整个输油臂机器人智能对接
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