【摘 要】
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随着科学技术的进步和生产力水平的逐渐提高,使得机械臂得应用越来越广泛,而且对机械臂的精度、可靠性等方面有着很高的要求。目前,广泛应用的机械臂数学模型都是理想模型,而
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随着科学技术的进步和生产力水平的逐渐提高,使得机械臂得应用越来越广泛,而且对机械臂的精度、可靠性等方面有着很高的要求。目前,广泛应用的机械臂数学模型都是理想模型,而实际情况是机械臂在加工装配和运作过程中,是不可避免的要产生误差,机械臂的实际模型与理想模型存在不小的偏差。三维重建则是提供三维模型结构用于对三维信息的识别和认知的一种技术,通过建立一个正确合适的三维模型,用形象化的三维模型来描述机械臂各种属性,对机械臂的误差矫正、故障检测、和安全保障具有一定的研究价值。为此,本文利用Kinect摄像头获得RGB-D图像,针对机械臂,提出一种操作简便的三维模型重建与仿真方法,本文的主要内容如下:1.学习研究了Kinect深度成像技术,开发出RGB-D数据采集程序,并通过坐标变换的方法实现了深度图像与彩色图像的对准。2.针对Kinect采集到的深度图像存在空洞问题,提出了一种改进的快速行进算法,实现了对深度图像空洞的填充。3.提出了一种基于RGB-D图像的机械臂关节点定位方法,并通过定位的关节点的三维信息计算出了机械臂各关节角度。4.应用目前机器人系统中应用最为广泛的ROS,通过使用urdf文件建立机械臂三维物理模型并实现了在rviz上的机械臂仿真。最后对整个研究实验进行了总结与展望。
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