基于机器视觉的移动式机械臂拾取系统设计

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本文针对搭载视觉系统的多自由机械臂移动机器人自主适应未知环境进行研究,设计了一款基于麦克纳姆轮底盘,具备全方位移动能力的移动式机械臂拾取系统。并提出了一种利用生成式对抗网络GAN算法结合YOLOv5算法的目标检测识别方法,采用D-H模型建立机械臂控制模型,采用模拟退火算法对移动平台进行路径规划,最后通过实体实验验证了系统的有效性。主要工作内容如下:(1)设计了一款基于麦克纳姆轮的全方位移动平台,采用增量式PID控制系统,实现了全方位移动平台较高精度的视觉导航,采用模拟退火算法实现了路径规划建模,通过下位机STM32控制器实现全方位移动平台的运动控制。采用D-H方法建立五自由度机械手臂模型,基于手眼标定原理对搭载在机械手臂上的CCD摄像头进行了标定,以Jeston Nano为上位机主控制器,搭载ROS系统实现机械手臂的运动控制。(2)提出了一种基于深度学习的机器视觉检测识别跟踪方法,通过GAN生成伪样本数据集,通过FID函数验证伪样本与原始样本的相似度,并将其与真实样本数据集混合在一起,采用基于Mosaic-9数据增强的YOLOv5算法进行目标识别,并采用标签平滑算法提高了检测标签的准确性,同时引入模仿人类注意力的SENet模块,通过三类实验验证了这种改进的识别算法的有效性。(3)在上述工作的基础上,本文进行了完整的移动式机械臂拾取系统的实体实验。通过对单个单一目标进行识别抓取,验证了系统识别抓取能力的有效性,并确定了识别边界与工作距离范围;通过对多个散落单一目标进行识别抓取,验证了系统对多个目标的最优路径规划能力;通过对多个分散的不同种类目标进行混合识别抓取,验证了系统的识别区分能力以及较为综合完备的拾取能力。最终验证了本文控制方法的可靠性以及系统的有效性。
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