本文選題：助老助殘機(jī)械手 + 雅可比矩陣��； 參考：《山東科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：本論文主要對(duì)一種多自由度助老助殘機(jī)械手控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行了研究。首先,根據(jù)助老助殘機(jī)械手的結(jié)構(gòu)特征,建立其D-H參數(shù)模型,求出正向運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,并結(jié)合蒙特卡洛法對(duì)助老助殘機(jī)械手的工作空間進(jìn)行分析。推導(dǎo)了助老助殘機(jī)械手的雅可比矩陣,為助老助殘機(jī)械手的軌跡規(guī)劃和速度控制的分析提供了理論依據(jù)。其次,由于助老助殘機(jī)械手工作在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中,針對(duì)該特點(diǎn),采用了一種基于立體視覺的激光點(diǎn)識(shí)別定位的方法。立體視覺定位采用雙目工業(yè)相機(jī),通過(guò)閾值分割算法進(jìn)行目標(biāo)定位,不僅可以定位人臉嘴部的三維坐標(biāo),還可以通過(guò)激光引導(dǎo)定位空間內(nèi)任一有效坐標(biāo)。針對(duì)系統(tǒng)誤差采用了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差校正算法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。然后,根據(jù)機(jī)器人學(xué)解耦理論,采用了一種基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的助老助殘機(jī)械手逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)解耦算法,將目標(biāo)物體坐標(biāo)反解出機(jī)械手各關(guān)節(jié)角度。最后,對(duì)助老助殘機(jī)械手的位置和姿態(tài)進(jìn)行了軌跡規(guī)劃。通過(guò)在機(jī)械手小臂上安裝一塊MPU6050芯片采集出小臂的傾斜角度,根據(jù)該角度通過(guò)姿態(tài)補(bǔ)償算法控制機(jī)械手小臂上兩個(gè)電機(jī)的旋轉(zhuǎn)使機(jī)械手末端手掌時(shí)刻保持平衡的姿態(tài)。由于在助老助殘機(jī)械手的工作空間內(nèi)可能存在障礙物,針對(duì)該問題,采用了一種基于人工勢(shì)場(chǎng)法的機(jī)械手位置規(guī)劃算法。
[Abstract]:In this paper, the design of a multi-degree of freedom assisted manipulator control system is studied. Firstly, according to the structural characteristics of the manipulator, the D-H parameter model is established, and the forward kinematics equation is obtained, and the workspace of the manipulator is analyzed with Monte Carlo method. The Jacobian matrix of the manipulator is derived, which provides a theoretical basis for the trajectory planning and speed control analysis of the manipulator. Secondly, because the assistive manipulator works in unstructured environment, a laser spot recognition and localization method based on stereo vision is adopted to solve this problem. A binocular industrial camera is used to locate the stereo vision, and the threshold segmentation algorithm is used to locate the target. It can not only locate the 3D coordinates of the face mouth, but also locate any effective coordinates in the space by laser guidance. The error correction algorithm based on BP neural network is adopted for the system error, and the experimental simulation is carried out. Then, according to the decoupling theory of robotics, an inverse kinematics decoupling algorithm based on generalized regression neural network is used to solve the different joint angles of the manipulator. Finally, the position and attitude of the manipulator are planned. By installing an MPU6050 chip on the forearm of the manipulator, the tilt angle of the forearm is collected, and the rotation of the two motors on the manipulator's forearm is controlled by the attitude compensation algorithm according to the angle. Because there may be obstacles in the workspace of the assisted manipulator, a position planning algorithm based on the artificial potential field method is adopted to solve the problem.
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP241

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2031079