基于Kinect的机械臂增强现实示教研究

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机器人在工业制造、军事、娱乐、医疗等领域都具有广泛的应用。早期的机器人只从事一些简单的自动化生产任务,在线示教编程可以满足生产需要。随着社会发展,机器人工作任务日趋复杂,由于在线示教编程过程必须依赖实体机器人,示教过程不安全。随着计算机仿真技术、人机交互技术、虚拟现实技术和增强现实技术的出现,机器人示教技术得到了发展。机器人增强现实示教方式利用虚拟机器人模型在真实场景中完成示教过程,示教过程更安全、更真实。本文以三自由度虚拟机械臂为研究对象,设计了基于Kinect的机械臂增强现实示教系统,整个系统通过Kinect传感器采集示教者手部3D位置数据,利用机器人逆运动学模型驱动虚拟机械臂模型跟踪人手运动;使用增强现实技术,将虚拟机械臂模型叠加到真实工作场景中,实现对机械臂的增强现实示教。主要研究工作如下:(1)基于Kinect传感器的RGB-D图像采集和手部3D位置数据提取研究。利用Kinect传感器及其开发工具包Kinect SDK采集示教场景的彩色和深度图像(RGB-D图像),使用Kinect SDK中的接口函数提取手部节点的3D位置数据。(2)虚拟机械臂模型构建研究。研究三维图形库OpenGL的开发流程以及四个主要的函数库:GL函数库、GLU函数库、GLUT函数库和GLUI函数库。利用GL函数库的基本图元绘制函数来完成虚拟机械臂模型结构的构建,模型的材质、显示、光照等主要利用其它三个函数库来实现。(3)机械臂正逆运动学分析。设计了三自由度串联机械臂的结构,利用D-H方法建立了机械臂的运动学模型,并对机械臂运动学的正逆向问题进行了求解。(4)增强现实示教系统研究分析。利用增强现实技术,将构建的虚拟机械臂模型和真实示教场景融合在一起,进行虚拟机械臂跟踪人手运动实验研究,完成虚拟机械臂在真实工作场景中的示教运动。针对本文设计的系统进行了相关实验,实验结果表明该系统能够将虚拟机械臂模型准确地叠加到真实示教场景中,并能实时跟踪人手运动,表明该系统具有良好的实时性和交互性。
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