机械臂混杂场景动态路径规划与多目标识别研究
发布时间：2023-11-12 13:03
工业机械臂作为国家工业自动化发展的基础核心装备,在汽车制造、航空航天、3C家电和物流快递等行业发挥着举足轻重的作用。在智能制造浪潮背景下,未来工厂必定是高度智能化、信息化和人机协作共融,机械臂面临的工作场景必定是动态的、混杂和不确定的。然而,当前机械臂在上述应用场景中存在着智能主动感知和安全自主交互能力不足,国内外在相关研究方向上没有可行的更好解决方案,仍存在着诸多关键问题急需解决。本课题以工业机械臂为研究对象,围绕其在混杂场景下自主避障动态路径规划与多目标视觉识别这一研究主线,逐步展开机械臂动态避障路径规划以及多目标视觉识别和3D位姿估计的深入研究和探索,旨在为解决机械臂自主作业涉及的若干关键技术问题提供新的思路和为工程产业化应用提供实践指导。针对现有快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)规划算法在动态环境中不能够很好地解决机械臂自主避障静动态路径规划问题,提出了分别从节点拓展和轨迹优化平滑两方面改进基本RRT算法的静态避障路径规划方法Smoothly-RRT,提出了基于目标方向改进采样函数的Bi-RRT-Star动态路径规划算法,分别从...
【文章页数】：129 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 相关问题的国内外研究现状及分析
1.2.1 机械臂动态路径规划研究现状
1.2.2 多目标识别和3D位姿估计研究现状
1.2.3 目前研究存在的问题与不足
1.3 本文的主要研究内容与章节安排
第2章 基于改进RRT算法的机械臂动态路径规划
2.1 引言
2.2 基于RGB-D视觉传感器的全局场景三维重建
2.3 基于改进RRT算法机械臂静态路径规划
2.3.1 基本RRT算法
2.3.2 节点拓展
2.3.3 轨迹优化
2.3.4 静态碰撞检测
2.4 基于改进RRT算法机械臂动态路径规划
2.4.1 连接策略
2.4.2 启发密集采样
2.4.3 邻接节点扩展
2.4.4 动态碰撞检测
2.5 机械臂静动态避障路径规划仿真与实验
2.5.1 静态避障路径规划
2.5.2 基于V-REP环境动态障碍物仿真
2.5.3 动态避障路径规划
2.6 本章小结
第3章 机械臂混杂场景大小多目标识别与位姿估计
3.1 引言
3.2 视觉系统混合配置方法总体框架
3.3 大目标视觉识别与位姿估计
3.3.1 离线目标物的3D模型数据库建立
3.3.2 在线目标识别与3D位姿估计
3.4 小目标视觉识别与位姿估计
3.4.1 离线3D形状模型生成
3.4.2 在线模板匹配和位姿计算
3.5 混杂大小多目标位姿识别与分拣实验
3.5.1 大目标位姿识别
3.5.2 小目标位姿识别
3.5.3 混杂大小多目标识别分拣
3.6 本章小结
第4章 机械臂基于单目视觉3D重建的微小目标识别
4.1 引言
4.2 微小尺寸特征目标识别与位姿估计方法
4.2.1 混杂场景3D点云重建
4.2.2 点云预处理与法向量估计
4.2.3 特征描述子生成
4.2.4 霍夫空间投票算法
4.2.5 场景点云和模型点云初始匹配
4.2.6 点云配准与位姿估计
4.3 实验与结果分析
4.3.1 系统硬件组成
4.3.2 3D混杂场景点云重建结果
4.3.3 识别率和位姿估计精度比较
4.3.4 Bin-picking无序分拣实验
4.4 本章小结
第5章 机械臂混杂场景多目标识别与动态路径规划集成实验
5.1 引言
5.2 综合实验硬件平台
5.3 作业任务描述与软件算法模块化集成
5.4 三种类型目标零件的识别分拣与抓取避障
5.4.1 大目标管接头识别
5.4.2 平面类零件识别
5.4.3 小目标螺栓识别
5.4.4 三种类型目标零件抓取
5.4.5 机械臂静动态避障路径规划
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
个人简历
本文编号：3863208
【文章页数】：129 页
【学位级别】：博士
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摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 相关问题的国内外研究现状及分析
1.2.1 机械臂动态路径规划研究现状
1.2.2 多目标识别和3D位姿估计研究现状
1.2.3 目前研究存在的问题与不足
1.3 本文的主要研究内容与章节安排
第2章 基于改进RRT算法的机械臂动态路径规划
2.1 引言
2.2 基于RGB-D视觉传感器的全局场景三维重建
2.3 基于改进RRT算法机械臂静态路径规划
2.3.1 基本RRT算法
2.3.2 节点拓展
2.3.3 轨迹优化
2.3.4 静态碰撞检测
2.4 基于改进RRT算法机械臂动态路径规划
2.4.1 连接策略
2.4.2 启发密集采样
2.4.3 邻接节点扩展
2.4.4 动态碰撞检测
2.5 机械臂静动态避障路径规划仿真与实验
2.5.1 静态避障路径规划
2.5.2 基于V-REP环境动态障碍物仿真
2.5.3 动态避障路径规划
2.6 本章小结
第3章 机械臂混杂场景大小多目标识别与位姿估计
3.1 引言
3.2 视觉系统混合配置方法总体框架
3.3 大目标视觉识别与位姿估计
3.3.1 离线目标物的3D模型数据库建立
3.3.2 在线目标识别与3D位姿估计
3.4 小目标视觉识别与位姿估计
3.4.1 离线3D形状模型生成
3.4.2 在线模板匹配和位姿计算
3.5 混杂大小多目标位姿识别与分拣实验
3.5.1 大目标位姿识别
3.5.2 小目标位姿识别
3.5.3 混杂大小多目标识别分拣
3.6 本章小结
第4章 机械臂基于单目视觉3D重建的微小目标识别
4.1 引言
4.2 微小尺寸特征目标识别与位姿估计方法
4.2.1 混杂场景3D点云重建
4.2.2 点云预处理与法向量估计
4.2.3 特征描述子生成
4.2.4 霍夫空间投票算法
4.2.5 场景点云和模型点云初始匹配
4.2.6 点云配准与位姿估计
4.3 实验与结果分析
4.3.1 系统硬件组成
4.3.2 3D混杂场景点云重建结果
4.3.3 识别率和位姿估计精度比较
4.3.4 Bin-picking无序分拣实验
4.4 本章小结
第5章 机械臂混杂场景多目标识别与动态路径规划集成实验
5.1 引言
5.2 综合实验硬件平台
5.3 作业任务描述与软件算法模块化集成
5.4 三种类型目标零件的识别分拣与抓取避障
5.4.1 大目标管接头识别
5.4.2 平面类零件识别
5.4.3 小目标螺栓识别
5.4.4 三种类型目标零件抓取
5.4.5 机械臂静动态避障路径规划
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
个人简历
本文编号：3863208
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3863208.html
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