基于视觉的机械臂控制技术研究.pdf
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工学硕士学位论文基于视觉的机械臂控制技术研究硕士研究生:
刘晓坤指导教师:
孟浩教授学科、专业:
控制理论与控制工程论文主审人:
朱齐丹教授哈尔滨工程大学2013年01月分类号:
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工学硕士学位论文基于视觉的机械臂控制技术研究硕士研究生硕士研究生:
刘晓坤指导教师指导教师:
孟浩教授学位级别学位级别:
工学硕士学科、专业学科、专业:
控制理论与控制工程所在单位所在单位:
自动化学院论文提交日期论文提交日期:
2013年1月7日论文答辩日期论文答辩日期:
2013年3月9日学位授予单位学位授予单位:
哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:
U.D.C:
ADissertationfortheDegreeofM.EngResearchesonthecontroltechnologyofmanipulatorbasedoncomputervisionCandidate:
LiuXiaokunSupervisor:
Prof.MengHaoAcademicDegreeAppliedfor:
MasterofEngineeringSpecialty:
ControlTheoryandEngineeringDateofSubmission:
January,2013DateofOralExamination:
March,2013University:
HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:
本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。
有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。
除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
作者(签字):
日期:
年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。
哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。
本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文,可以公布论文的全部内容。
同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。
涉密学位论文待解密后适用本声明。
本论文(在授予学位后即可在授予学位12个月后解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。
作者(签字):
导师(签字):
日期:
年月日年月日基于视觉的机械臂控制技术研究摘要随着科技的飞速发展,人类对机器的智能化程度要求也越来越高。
机器人作为迄今为止人工智能程度最高的科技产品代表,一直是科研工作者们的研究热点。
机器人学科涉及的领域十分广泛,诸如机械结构学,传感器技术,计算机科学与技术,电子电路技术,控制工程学,材料学等等。
本文主要以工厂的智能化生产需求为前提,介绍了当前机器人技术的发展研究现状以及今后的发展趋势,以机器人技术应用的发展趋势为主导,展开了基于视觉的机械臂控制技术的研究、设计工作。
首先,在本文开始以六自由度机械臂为对象,论述了基于视觉的机械臂控制系统的总体系统框架及该控制系统设计初期应达到的预期目标。
并针对框架中的视觉图像采集系统、上位机、机械臂运动控制系统三大部分进行研究。
然后,给出了在理想模型下摄像机的成像基本原理,并对摄像机标定方法进行研究,特别对经典的Tsai两步法、以及张正友的平面模版标定方法进行了细致的分析,同时针对Tsai的两步法,提出了一种改进迭代的计算方法,提高了标定方法计算的精确度。
同时在实验环节以VC+6.0和OpenCV为开发工具,根据张正友的平面模版法计算出了双目立体相机的内参及外参矩阵,并将此实验结果与Matlab视觉工具箱的标定结果进行了对比分析。
其次,在进行完相机的标定后,针对机械臂的运动学进行了理论分析,研究了机械臂数学建模的基础理论,利用D-H方法建立了机械臂的运动学模型,着重用代数法推导并求解了机械臂的正运动学方程和逆运动学方程,得到了机械臂逆运动学方程的解析解,并且实验验证了求解结果的正确性。
再次,对目标物体识别及定位的技术方法进行了细致的研究。
包括图像的预处理,图像分割,特征提取,立体匹配、三维坐标求取等技术方法。
并且在上述工作的基础上推导了三维坐标的计算方法,继而利用相关实验验证了该方法的准确性。
最后,结合软件开发工作和硬件设备,设计了基于双目视觉的机械臂抓取实验,实验取得了预期的效果,证明了机械臂逆解求解的正确性和目标定位方法的有效性,并对论文的工作进行了最后的总结,并对将来的工作提出了一些建议。
关键词:
立体视觉;机械臂;标定;定位;控制基于视觉的机械臂控制技术研究AbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,peopleputforwardhigherrequirementabouttheintelligentofthemachine.Standingforthemostsuccessfulproductinthefieldoftheartificialintelligence,robothasbeenahotspotoftheresearchofscientificresearchworkers.Roboticsinvolvedinawiderangeoffield,forexample,mechanism,sensortechnology,computerscience,integratedelectroniccircuittechnology,controlengineering,materialsscience.Thispapermainlyisinthebaseofthefactoryproductionofintelligence,alsointroducesthedevelopmentofrobottechnologyandthefuturedevelopmenttrend.Basedonthetrendofrobottechnologydevelopment,thepaperlaunchedavision-basedroboticarmcontroltechnologyresearchanddesign.Firstly,inthebeginningofthepapertheobjectofthisdissertationwhichisthemanipulatorofsixdegreesoffreedomispresented,alsotheoverallsystemframeworkaboutthemanipulatorcontroltechnologybasedonvisualandtheexpectedgoalofcontrolsystemattheearlystageisshowed.Andtheintroductionaboutthevisualimageacquisitionsystem,hostcomputerandthecontrolsystemofthemanipulatorintheframeisbroadlylaunched.Thenthepaperdiscussesthebasicprincipleofimagingcameraintheidealmodelandsomemethodsofcameracalibration.EspeciallythecameracalibrationmethodsofTsaiandZZhangaredeeplystudiedandthepaperpresentsanimprovediterationcomputingmethodaboutTsaiwhichimprovesthecalibrationaccuracy.AtthesametimetheinternalparametermatrixandtheexternalparametermatrixofthestereocamerasarecalculatedusingtheVisualC+andOpenCVaccordingtothemethodofZZhang,andtheresultsintheexperimentarecomparedwiththeresultscalculatedbytheMatlabvisualtools.Then,afterthecalibrationofthestereocameras,thebasicmathematictheoryofthemanipulatormodelisintroduced.AtthebaseofthesetheoriesthemotilitymodelofthemanipulatorisbuiltusingthemethodofD-Hthroughwhichthekinematicssolutionandanti-solutionofmanipulatorisgottenusingthemethodofalgebra.Thenanexperimentisdesignedtoprovethesolutiontrue.Afterthat,thepapershowsthemethodsofthetargetobjectrecognitionandthetechnologyofthree-dimensionallocationcarefully,includingtheimagepreprocessing,theimagedivision,thefeatureextracting,thestereomatchingandsoon.Thenthemethodofthethree-dimensionalcoordinateisdemonstrated,andusingtherelatedexperimentprovesthemethodaccurate.Finally,theexperimentofthemanipulatorgraspingobjectbasedonvisionisdesignedcombinedwiththesoftwaretoolsandtheharddeviceusingallabovework.Theexpectedresultisgottenintheexperiment.Andtheexperimentprovesthekinematicsanti-solutionofmanipulatortrueandthemethodofthetargetobjectlocationeffective,then,theworkofthedissertationissummarizedandsomeadviceisgivenaimedatthenextwork.Keywords:
stereovision;manipulator;calibration;location;control.哈尔滨工程大学硕士学位论文基于视觉的机械臂控制技术研究目录第1章绪论.11.1课题背景及意义.11.2视觉机器人国内外研究和发展现状.11.2.1国外的研究和发展现状.11.2.2国内研究和发展现状.41.3本文的研究内容及其安排.5第2章基于视觉的机械臂控制系统组成.72.1硬件系统总体方案.72.2视觉图像采集及处理系统.92.2.1双目立体相机.102.2.2上位机(PC主机).112.3机械臂运动控制系统.112.3.1DMC-2162运动控制器.122.3.2伺服控制部分.132.3.3放大器(驱动器).142.3.4编码器.142.4本章小结.15第3章摄像机成像模型及标定.163.1摄像机成像模型.163.1.1模型参考坐标系.163.1.2成像模型坐标变换原理.173.2摄像机标定方法.193.2.1Tsai的摄像机标定方法原理.193.2.2改进的两步标定算法.213.2.3张氏的平面模板法原理.223.3双目视觉标定实验.263.3.1OpenCV标定方法及流程图.263.3.2标定步骤及相关函数说明.273.3.3实验结果及误差分析.283.4本章小结.29第4章机械臂运动学建模.304.1机械臂位姿描述.30哈尔滨工程大学硕士学位论文4.1.1刚体的表示.304.1.2位姿变换.314.1.3机械臂结构单元模型与坐标系的建立.334.2机械臂运动学模型.344.3机械臂正运动学问题.364.4机械臂逆运动学问题.374.5机械臂运动学模型实验验证.414.5.1验证六自由度机械臂运动学正解.414.5.2验证六自由度机械臂运动学逆解.424.6本章小结.42第5章双目视觉目标定位与实现.435.1图像预处理.435.1.1图像平滑.435.1.2图像分割.455.2目标特征提取.475.2.1Hough圆检测原理.485.2.2改进的Hough圆检测方法.495.3立体匹配.505.3.1匹配基元的选择.515.3.2基元约束准则.525.3.3相似性度量算子的选择.535.3.4目标物圆心匹配实验.545.4三维坐标计算.565.4.1三维坐标计算原理.575.4.2验证三维坐标计算结果实验.585.5基于视觉的机械臂控制系统软件设计与实现.625.5.1视觉控制系统软件设计.625.5.2视觉控制系统软件实现.655.5.3误差分析.675.6本章小结.67结论.68参考文献.70攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果.73致谢.74第1章绪论1第1章绪论1.1课题背景及意义机器人毫无疑问代表着至今为止人类所发展的自动化科学的最高水平。
科学技术的不断进步使得创造出各式各样的适合人类需要的机器人成为可能,这也一直是人类梦想和追求的目标。
机器人学涉及的学科十分广泛,它综合了计算机科学、材料学、模式识别、机械学、智能控制、力学、仿生学等多个学科的最新研究成果,是人类走向智能化时代的一个重要标志,也是当今科学最热门的领域之一。
机器人的出现改变了许多传统的工业生产模式,潜移默化地使人们的日常生活也发生了变化。
机器人智能化程度也越来越高,特别是计算机控制的机器人凭借快速的运算处理能力,巨大的存储空间以及高度的可靠性、智能性,迅速占据了科技市场,受到了人们的广泛关注,如在宇宙探测、自主车导航、军事、海洋开发、工农业生产、医疗服务、娱乐等各个领域均有着广泛的应用。
由于机械臂可以在那些人类无法工作的恶劣环境中工作,从而避免了人类作业风险,最大程度地减少了人类的重复性劳动,极大地节省了人力成本,所以在工业生产中,机器人的使用格外受到欢迎,如工业检修机器人、焊接机器人、矿藏勘探机器人等,这也是应用最多的领域之一。
在最初,工业中应用的机械臂大多是示教型机器人,通常使用前需要预先设置好运动路线使机械臂去抓取一个位置、方向均已知的物体,这样的机器人运动方式简单而且单一,虽然能过代替人类做一些简单的重复性的工作,但是操作灵活性太低,使用上还是受到了比较大的限制,因为它没有像人类一样的视觉感知功能,由此国内外研究者们一直致力于研究基于机器视觉的机器人,近年来,三维场景分析、图像特征提取、目标视觉、轮廓分析、立体视觉等技术均有了长足的发展,有了这些理论支撑,机械臂就能根据用户的需求智能地动态执行任务,对运动目标的识别、跟踪不再是难以解决的问题,大大突破了以往的示教型机器人的限制,使机械臂的使用得到了极为广泛的应用。
在视觉机器人的研究以及应用过程中,双目立体视觉技术可以模拟人眼形成对三维世界的立体感知,并且随着集成电子技术以及微处理器的快速发展,双目视觉技术在很多场合可以基本满足人们对于机器视觉的实时性的要求,因而,双目视觉技术有着广阔的发展前景。
1.2视觉机器人国内外研究和发展现状1.2.1国外的研究和发展现状20世纪80年代初,Marr(1982)提出了第一个较为完善的视觉系统框架,该框架哈尔滨工程大学硕士学位论文2将视觉信息处理分为自下而上的三个阶段,这三个阶段也可视为视觉处理的三个时期早期、中期和晚期。
第一个阶段(早期阶段)构成基元图,主要由二维图像的基本几何元素或特征组成;第二个阶段(中期阶段)为对环境的2.5维描述即不完整的三维信息描述;第三个阶段(后期阶段)为对环境的三维描述阶段;这一视觉计算理论是首次提出的阐述视觉机理的系统理论,并且对人类视觉和计算机视觉的研究都产生了深远的推动作用,至今,这个理论仍需通过研究不断完善。
在Marr视觉理论的指导下,计算机视觉技术得到了蓬勃发展,如阿德特技术公司(Adept)在1984年和1986年相继推出Adeptone和Adepttwo。
两种直接驱动和四种视觉系统、曾经为八九十年代市场上最好的产品之一。
在上世纪九十年代中后期,传感器型机器人在美国、日本等发达国家得到了蓬勃的发展。
为了使机器人系统更好地获取环境信息,科研工作者们将多传感器集成与融合技术应用在在智能机器人上,该技术利用各种传感信息,对环境进行多角度理解,这样就使机器人系统具有了较高的容错性,同时满足了机器人系统决策的能力,保证了信息处理的快速性和准确性。
在该方面的研究中,机器人视觉伺服控制得到了极大的关注,成为了一个重要的研究方向。
麻省理工学院计算机系的研究者们提出了一种基于双目帧图像和运动融合的目标深度探测系统,系统的框图如图1.1所示1,从框图中可以看出,系统的输入是由两个CCD相机采集图像,然后将左相机前一帧采集的图像与左右相机共同形成的视差直方图一同作为输入,形成对目标运动特性的检测,再将检测到的运动特性用于左右边缘矢量特征匹配,最终得到目标的视差范围。
具体实现中用到的改进的图像分割算法,使系统能够充分利用双目立体视觉传感器产生的目标深度信息,对高速运动的目标进行分割,这种实现方法相对于传统的图像分割算法的优越之处在于在高速的环境下对目标分割实时性较好。
当前帧前一帧当前检测运动特性检测左右边缘矢量特征匹配视差直方图左CCD右CCD目标视差范围特征矢量输入输出图1.1基于双目帧图像和运动融合的目标深度探测系统文献2,3中提出了两种不同的动态系统的视觉伺服控制方法:
一种是利用视觉伺服控制器直接计算动态系统的输入,称为直接视觉伺服控制,系统的方框图如图1.2所示4,5。
另一种是利用视觉伺服控制器计算一个参考控制率,然后将该控制律送至动态第1章绪论3系统的初级控制器形成一个内部的反馈系统,称其为间接视觉伺服控制,系统框图如图1.3所示3。
这两种视觉伺服控制器至今仍被广泛研究和应用。
视觉控制器动态系统相机参考输入图1.2直接视觉伺服控制系统视觉控制器动态系统相机参考输入初级控制器图1.3间接视觉伺服控制系统进入21世纪,双目立体视觉技术在机器人领域得到了更加广泛的应用,以美国、日本为代表的发达国家,更加智能、应用范围更广的机器人相继诞生。
最具代表性的就是美国航空航天局研制的“机遇号”和“勇气号”漫游车6,如图1.4所示,它们于2004年初抵达火星,目前仍在火星上进行科学考察,传回了大量的珍贵数据,并找到了火星上曾经存在水的证据。
其立体视觉系统软件是在CMU的软件基础上改进的来的。
每一台漫游车都采用两套双目立体视觉系统对火星表面进行观测计算,可以完成高分辨率的全景图拼接和显示;它们的车载机械臂可以根据立体视觉采集到的岩石图像进行处理,得到岩石三维信息并对其进行分析得到岩石的组成成份。
他们在规划好的路径区间内可以实现自主的避障。
整个运动规划都是在地面的控制站完成,拍摄的图像也都在传回地面后进行处理。
同时,它们采用虚拟现实的技术,实现了火星车自主和遥控结合的控制方式。
日本虽然比美国发展研究机器人的时间要晚,但是后来者居上,现在日本已经成为全球机器人产量以及应用最多最广泛的国家。
日本的大阪大学的学者AsadaMinoru等人研制了一种自适应的视觉伺服控制系统7,用于未知的独立运动目标的跟踪。
该方法利用双目立体视觉且不需要摄像机的参数信息,但是这需要假设在双目相机的视野中始终存在固定的参考物,通过这个固定的参考物,可以在线得到目标图像的雅可比矩阵,从而系统能够预测未知运动目标的运动,实现对目标物体的自适应跟踪。
日本东京大学学者KeiOkada等学者研究发明了仿人机器人导航系统8,该系统由哈尔滨工程大学硕士学位论文4地图建立阶段和行走方向控制阶段构成,在地图构建阶段,系统通过视觉输入和躯体姿态信息集成地面区域信息,然后利用平面分割算法从3D视觉的输入中提取物体表面信息用于将地面和障碍物分离。
从输入图像得到分割的地面区域建立在视觉坐标系下,而机器人的身体坐标系是从视觉坐标系转换而来,用于建立局部区域地图。
在行走方向控制阶段,就是利用构建好的区域地图,控制机器人主动避障行走。
日本本田公司展示了世界上最智能的“阿西莫”机器人(如图1.5),该机器人够在凹凸不平的地面上平稳行走,推车前进,自动避障还能进行单腿跳、倒水、上楼等动作,而且具有声音识别、姿势和动作识别、面部功能识别等强大功能让它能够与人类进行很好的信息交流,而这一切动作的协调完成只需一部手机操控。
“阿西莫”的诞生,开启了一场机器人技术的革命。
图1.4“机遇号”月球漫游车图1.5“阿西莫”机器人1.2.2国内研究和发展现状相对欧美日等发达国家,我国的机器人技术起步较晚,发展尚且较为落后,但是随着我国综合国力的日益强盛,机器人视觉技术也必将得到快速的发展。
中国科学院自动化研究所研制的视觉导航机器人CASIAI,该机器人采用多传感器相融合的技术,可以实现全方位移动,利用多个红外传感器、超声传感器以及摄像机实现对周围环境的感知9。
浙江大学机械系实现了可以对多自由度机械装置进行位姿检测的系统10,该系统利用双目立体视觉技术,从两个不同视角行成的图像中提取目标特征,并将其进行立体匹配,计算三维坐标,实现了精确恢复三维场景的功能。
由于处理的信息量较少且处理速度快,所以的系统实时性很强,尤为适于动态场景。
相对于手眼系统,该系统摄像机不受到被测物运动的影响,并且无
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