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近年来,随着科学技术的飞速发展机器人在工业生产中的应用发挥出越来越重要的作用,为了进一步提高机器人的环境适应能力和智能化程度,关于机器人视觉伺服系统的研究课题越来越受到重视。尤其在航天、印刷线路板、汽车工业等领域对大型或者轻薄金属以及易变性物体的应用,传统的机械臂理论和技术已经不在适用。因此对这类柔性物体操作与精确控制一直是工业机器人研究中的一大难题,同时也制约电子、汽车等相关行业的自动化程度。在本文中利用视觉伺服理论对柔性负载进行了研究,具体做了以下几方面的工作:首先,对于机械臂视觉伺服系统,对机械臂建立动力学模型、运动学模型以及视觉模型,基于以上的系统模型充分了解机械臂视觉伺服控制的相关理论。另外,在控制器设计方面,论文用特征点的图像信息作为系统的输出反馈并与期望的特征信息作差用作系统的输入信息,把机械臂的关节信息如关节角、角速度、角加速度作为系统的状态反馈,设计了基于机械臂动力学模型的力矩控制器。其次,研究摄像机未标定的视觉伺服系统,在摄像机内外部参数未知以及机械臂动力学含有不确定参数的情况下,针对机械臂动力学模型的非线性,合理选取一组参数用于线性化,使动力学模型以线性形式存在系统中。接着,利用自适应方法设计参数自适应更新律对摄像机内外参数和机械臂不确定性进行在线估计,并使用估计值、特征图像信息,以及机械臂的关节信息设计控制力矩,从而使机械臂快速、准确的完成任务。最后,本文基于弹性负载的模型,在视觉伺服系统中,对于摄像机未标定内外参数不清楚的情况下,对弹性负载进行控制。可变形物体的结构是通过柔性负载的物理特性,把它与机械臂执行器末端进行关联,进而利用数学模型进行表达。接着,利用自适应的方法对摄像机的参数矢量和可变形物体的变形参数矢量进行在线估计,并利用实时获得图像的信息作为视觉反馈,对机械臂设计控制输入以及自适应参数更新律来完成系统的任务和目标。论文利用机械臂动力学和运动学建模,利用MATLAB仿真验证和Lyapunov函数证明系统的稳定性。