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双臂协作机器人视觉伺服控制方法研究

双臂协作机器人视觉伺服控制方法研究

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作者：丁昊然天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

随着机器视觉的快速发展,基于视觉控制的双臂协作机器人被广泛应用于现代制造业,其作业环境的复杂度也在不断提高,刚性视觉系统在动态环境下的受限问题成为亟需解决的研究难题。本文针对刚性双目视觉伺服控制系统在动态环境中鲁棒性和... 详细信息

随着机器视觉的快速发展,基于视觉控制的双臂协作机器人被广泛应用于现代制造业,其作业环境的复杂度也在不断提高,刚性视觉系统在动态环境下的受限问题成为亟需解决的研究难题。本文针对刚性双目视觉伺服控制系统在动态环境中鲁棒性和准确性差的问题,提出了一种位置可变的双臂载式双目视觉系统,并对该视觉系统控制双臂协作机器人的方法进行研究。本文主要研究内容如下:(1)设计了双臂协作机器人视觉伺服控制方案。针对刚性双目视觉伺服系统在动态环境中易被遮挡而导致双目系统失效的问题,提出一种动态双目视觉伺服系统,该系统通过两个位置可变的“Eye-in-hand”相机引导双臂协作机器人运动。硬件系统主体由两个协作机器臂和两个深度相机构成,视觉处理和协作机器臂的运动都通过ROS系统控制。(2)研究了视觉伺服系统中的动态标定方法。首先通过标定获得相机参数和手眼标定参数;然后针对传统双目视觉标定方法在动态环境中标定精度较低的问题,提出了一种对环境变化适应性更强的动态双目视觉标定方法,该方法通过传统双目视觉标定方法和坐标系映射关系实现目标定位;最后通过与传统双目视觉标定方法的对比实验,验证了该方法在动态环境下的鲁棒性和准确性,平均标定精度提高了6.28%。(3)研究了视觉伺服系统中的目标检测算法。采用基于卷积神经网络的YOLOv5s目标检测算法,并针对YOLOv5s在动态环境中推理时间较长和易丢失图像信息的问题,提出了一种改进的YOLOv5s目标检测算法,该算法在Neck网络中引入ECA＿SA模块,用反卷积方法替换了上采样中的最近邻插值法;通过与YOLOv5s的对比实验,验证了改进的YOLOv5s在动态环境下目标检测的准确率更高,m AP@.5提高了4.8%。(4)研究了双臂协作机器人的视觉伺服控制方法。首先对单臂进行了运动学分析和运动规划;其次提出了一种基于位置的主从规划策略,并分析了双臂协作机器人主从约束协同运动;然后采用基于位置的视觉伺服控制方法,结合EK-SVSF位姿估计算法和基于OWA的分步式数据融合算法对目标物进行最优位姿估计;最后通过仿真实验验证了双臂协作机器人的视觉伺服控制方法的可行性。(5)设计并完成了双臂协作机器人视觉伺服控制实验。完成了双臂协作机器人视觉伺服控制方法的抓取放置实验,验证了双臂协作机器人视觉伺服控制方法的可行性;完成了双臂协作机器人视觉伺服控制方法与其它两种视觉伺服控制方法的对比实验,验证了双臂协作机器人视觉伺服控制方法在动态环境中的鲁棒性和准确性。

关键词：动态环境双臂协作机器人动态双目视觉 YOLOv5s 视觉伺服控制

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