关键词：视觉定位;;SCARA;;MSER;;运动控制
摘 要：机械臂的出现给人类的生产生活带来了极大的改变,在恶劣条件下能代替人类完成许多工作,同时在生产领域具有更高的效率,因此成为世界各地研究的热点之一。当前传统机械臂已经不能满足生产需求,因此国内外学者致力于研究与视觉相结合的机械臂。通过视觉进行目标物的检测和定位,然后引导机械臂运动到目标位置,使整个过程更加智能、易于控制。视觉引导的机械臂将不再使用固定点位的来回运动,整个过程直接交由上位机进行软件控制,便于设定和更改。本文研究基于视觉的SCARA机械臂运动控制,主要进行以下几个方面的工作:采用标准D-H法建立四轴平面关节型(SCARA)型机械臂的运动学模型,并进行正运动学求解和逆运动学求解,从而确定机械臂关节空间到笛卡尔空间的转换关系。为了验证运动学模型的正确性,在Robotics Toolbox for MATLAB工具箱中建立机械臂简化模型进行仿真。对相机采集到的图像进行预处理,然后使用MSER进行目标区域的检测。对于检测出的最大稳定极值区域,首先根据长宽比、平均像素阈值进行初步筛选,然后合并重复区域。再根据统计学特征进行一次筛选,然后进行连通域标记,单独提取出每个候选区域,对这些区域进行轮廓检测,用提取出的轮廓与模板进行轮廓匹配,得到最相似的候选区域,对这些候选区域,进行基于像素的模板匹配,最终得到匹配的目标区域。得到目标物在图像的位置后,需要计算该位置在机械臂坐标系中的位置。因此进行了相机标定,得到由图像坐标到三维空间坐标的转换关系。研究了机械臂关节空间的速度控制和笛卡尔空间的轨迹规划,并进行了多个目标点时的路径规划,包括有序抓取路径规划和无序点位加工路径规划。其中无序点位加工使用遗传算法来确定一条从起始点出发,遍历各个位置,最终回到起始点的最优路径,最优条件为路径最短。最后,本文搭建了硬件实验平台,并设计了系统软件,实现了由上位机进行控制的基于视觉引导的机械臂运动控制,验证了算法的有效性。
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