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基于库卡机器人轿车车身定位系统的研究

作　者: 魏厚忠
导　师: 白文峰
学　校: 长春工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: KUKA视觉机器人组合算法混沌优化 B样条 BP神经网络
分类号: TP242.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 71次
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内容摘要

工业机器人定位系统一直是最基本的研究课题,精确定位是一个结果,影响结果的因素很多,其中最重要的是过程,也就是行驶路径,路径规划好或坏将直接影响到系统的定位精度,因此本论文将以实际项目为载体来研究路径规划与优化、以及路径控制精度等问题。通过组合算法来进行控制调节,达到控制目的。通过对实际项目KUKA视觉机器人定位系统的研究得到具体的实际要求,一是系统稳定后系统响应时间必须在三秒内,二是控制精度必须控制在正负一毫米内。本文根据实际项目中具体所要满足的要求,特从两个具体方向进行研究,1、最优轨迹规划；2、在全时域保证系统的精度。针对上面两个问题采用改进混沌优化 B样条轨迹设计与BP神经网络的组合算法解决,改进混沌优化B样条轨迹设计将所有的轨迹曲线计算出来,通过BP神经网络将关节角的参数变换为全时域参数,计算出角度、角速度、角加速度进行记忆评估,最终通过仿真图形和对实际运行时间监控统计来证明了控制算法的有效性,而不用去比较时间最优,只要控制时间稳定后能满足实际项目的需求即可。虽然之前有很多学者研究了类似的问题,但是他们更多的是单独地来控制,从理论来说容易实现,实际中忽视了其他一些因素的影响,组合算法能更多的考虑一些因素从而解决实际问题。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-7
第一章绪论  7-15
  1.1 课题来源  7
  1.2 国内外现状  7-10
    1.2.1 机器人市场状况  7-8
    1.2.2 机器人技术分布概况  8-10
  1.3 课题研究的背景和意义  10-11
  1.4 核心研究内容概述  11-13
    1.4.1 机器人最优轨迹规划  11-13
    1.4.2 混沌优化  13
    1.4.3 BP神经网络  13
  1.5 本论文主要任务和研究内容  13-14
    1.5.1 论文的主要任务  13-14
    1.5.2 研究内容  14
  1.6 本章小结  14-15
第二章 KUKA机器人应用系统的介绍  15-21
  2.1 KUKA视觉机器人的应用  15-18
    2.1.1 系统性能  15
    2.1.2 系统设计  15
    2.1.3 通讯模式  15-16
    2.1.4 工作流程  16
    2.1.5 系统电气结构图  16
    2.1.6 软件  16-17
    2.1.7 硬件组件及外观  17-18
  2.2 KUKA视觉系统  18-19
    2.2.1 机器人直线轨道校准  18-19
    2.2.2 机器人基坐标系确定  19
    2.2.3 车体坐标系确定  19
    2.2.4 摄像头标定  19
    2.2.5 零测量  19
  2.3 系统性能保证  19-20
  2.4 本章小结  20-21
第三章机器人轨迹规划与生成  21-43
  3.1 引言  21-22
  3.2 轨迹规划中的一般性问题  22-24
  3.3 关节插值轨迹  24-34
    3.3.1 三次多项式函数插值  26-29
    3.3.2 高阶多项式插值  29-30
    3.3.3 抛物线连接的线性函数插值  30-34
  3.4 笛卡尔路径轨迹规划  34-39
    3.4.1 线性函数插值  34-36
    3.4.2 圆弧插值  36-38
    3.4.3 与关节空间法的比较  38-39
  3.5 轨迹的实时生成  39-42
    3.5.1 采用关节空间法时的轨迹生成  39-41
    3.5.2 采用笛卡尔空间法的轨迹生成  41-42
  3.6 本章小结  42-43
第四章混沌优化的B样曲线轨迹规划  43-54
  4.1 引言  43
  4.2 机器人最优轨迹规划的基本原理  43-45
  4.3 混沌优化原理  45-48
    4.3.1 混沌的基本概念  45-46
    4.3.2 混沌运动的主要特征  46-48
    4.3.3 Logistic模型及其性质  48
  4.4 B样条曲线  48-53
    4.4.1 等距B样条函数定义  49
    4.4.2 四阶三次均匀B样条函数的推导方法  49-50
    4.4.3 四阶三次B样条曲线的性质  50-51
    4.4.4 控制点的求法  51-52
    4.4.5 边界条件  52-53
  4.5 本章小结  53-54
第五章组合算法在KUKA视觉定位系统中的应用  54-71
  5.1 组合算法概述  54
  5.2 人工神经网络算法介绍  54-57
    5.2.1 几种常用的神经网络模型  54-56
    5.2.2 BP神经网络  56-57
    5.2.3 BP神经网络的学习过程  57
  5.3 组合算法控制模型设计  57-66
    5.3.1 基于混沌优化的机器人时间最短B样条轨迹设计  57-63
    5.3.2 基于BP神经网络的关节角空间的轨迹规划  63-64
    5.3.3 组合算法结合点  64-65
    5.3.4 组合算法控制模型图  65-66
  5.4 组合算法控制策略设计  66-67
  5.5 组合算法的MATLAB仿真图形  67-69
  5.6 仿真结果比较分析  69-71
第六章总结与展望  71-72
  6.1 本文主要做的工作  71
  6.2 展望  71-72
参考文献  72-77
致谢  77-78
作者简介  78
攻读硕士学位期间发表的学术论文  78-79

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