【摘 要】
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自由度的增加与抓取方式的多样化,导致机械手无法达到末端控制器最理想的夹持角度.为改善机械手最优夹持角度控制精度、提高工作效率,提出基于多目机器视觉的机械手最优夹持角度动态联合自动化控制.利用多目视觉系统将三维场景投影在二维平面中,构建相机透视投影模型.为明确像素点与场景点的位置关系,获取相机模型参数,实现相机标定.将目标图像和深度图像像素一一对应,采集夹持目标位置信息,利用均值自适应滑动滤波方法完成信息滤波.结合目标信息,确定夹持空间,设置合理的高斯模型数量,得到平移旋转分量,计算最优夹持角度.根据末端控
【机 构】
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桂林电子科技大学,广西 桂林 536000
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自由度的增加与抓取方式的多样化,导致机械手无法达到末端控制器最理想的夹持角度.为改善机械手最优夹持角度控制精度、提高工作效率,提出基于多目机器视觉的机械手最优夹持角度动态联合自动化控制.利用多目视觉系统将三维场景投影在二维平面中,构建相机透视投影模型.为明确像素点与场景点的位置关系,获取相机模型参数,实现相机标定.将目标图像和深度图像像素一一对应,采集夹持目标位置信息,利用均值自适应滑动滤波方法完成信息滤波.结合目标信息,确定夹持空间,设置合理的高斯模型数量,得到平移旋转分量,计算最优夹持角度.根据末端控制器结构,引入比例、积分、微分控制环节,获取机械手扶持牵引力计算公式,实现动态联合控制.仿真实验表明,该方法可获取准确夹持角度,实现对机械手夹持过程的平稳控制.
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