【摘 要】
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在工业4.0时代的推动下,智能制造技术不断发展,要求机器人具备智能化水平。而传统的工业机器人普遍采用离线编程的方式,而且适合针对流水线的工作方式,很难适应复杂场景抓取任务。面对当下乱序堆放的工件产品、快递包裹的分拣,人工作业的方式有很难面对新的需求。而视觉技术带来了新的变革,改变了传统机器人的抓取方式。因此,本文以双目视觉和六轴机械臂为研究对象,去实现无序环境下的抓取任务。主要工作如下:介绍课题研
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在工业4.0时代的推动下,智能制造技术不断发展,要求机器人具备智能化水平。而传统的工业机器人普遍采用离线编程的方式,而且适合针对流水线的工作方式,很难适应复杂场景抓取任务。面对当下乱序堆放的工件产品、快递包裹的分拣,人工作业的方式有很难面对新的需求。而视觉技术带来了新的变革,改变了传统机器人的抓取方式。因此,本文以双目视觉和六轴机械臂为研究对象,去实现无序环境下的抓取任务。主要工作如下:介绍课题研究的背景及意义,得出当下存在的问题,并提出研究目的。选择合适的双目相机,并搭建六轴机械臂,设置抓取场景,并设计实验流程。实验中,结合张正友平面标定法求解相机的内外参数,使用Open CV图像库中的相机标定函数和MATLAB软件的相机标定工具箱,分别采集标定板图像进行标定。对实验结果进行分析。然后,对图像预处理方面的知识进行分析,对于图像增强、变换、滤波进行讨论,进而得出本实验最佳的预处理方法。对双目视差原理进行分析,得出视差图。对SAD算法、BM算法及SGBM立体匹配算法进行实验验证。使用改进的SIFT算法进行局部立体匹配。最后,对手眼标定进行实验,利用D-H参数法进行六轴机械臂的运动学分析,验证手眼标定的正确性。使用MATLAB软件的机器人工具箱进行运动学仿真与路径规划研究,得出效果图。本文通过双目相机作为六轴机械臂的感知器,对设定好的无序场景进行目标的抓取。对于多目标识别,采用基于特征点的目标分割算法进行特征提取。选用SGBM算法转换为深度图得出目标的三维坐标。最后实现了在无序环境中目标的抓取任务,能够准确定位到目标物体。
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当汽车在人们的生活中普遍使用,汽车不再是简单的代步工具,其平顺性逐渐成为关注的焦点。汽车行驶时与路面直接接触,悬架振动的强度与路面状况有直接关系。因此在车辆行驶过程中,对路面的等级进行在线辨识,并将辨识到的路面情况与悬架控制系统相结合,实现悬架系统自动调节参数的功能,提升车辆平顺性。本文基于车辆动力学响应的反向分析法辨识路面信息,得到路面等级信息后,设计显式模型预测控制器对可控悬架控制,从而使车辆
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长时间的连续驾驶会导致驾驶员的生理性疲劳与注意力分散,使其对车辆的控制能力降低,发展智能车自动驾驶技术是解决该问题的技术方向之一,并已成为汽车领域的研究热点。对于自动驾驶而言,在实现循迹、避障等常规驾驶动作外,舒适性是自动驾驶控制品质的直接体现之一,是影响乘员主观感受的重要因素。项目依托国家自然科学基金项目（51875302）和国家自然科学基金项目（51675257）,对智能车辆转向行为下乘员舒适
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