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基于视觉的电力线除冰机器人抓线控制方法研究

作　者: 王聪
导　师: 孙炜
学　校: 湖南大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 除冰机器人视觉控制视觉定位模糊小脑神经网络
分类号: TP242.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

随着CCD成像技术及计算机控制技术的发展,视觉控制被越来越多地应用到生产生活的各个方面,针对电力线除冰机器人这一特殊的应用领域,视觉控制的引入无疑将大幅提高除冰机器人的智能自主能力。为此,本文就基于视觉的电力线除冰机器人抓线控制进行了深入的研究。论文首先回顾了机器人视觉控制的发展概况及现阶段的研究进展,概括性地介绍了机器人视觉控制的基本概念、分类及典型结构,接着讨论了除冰机器人的运动学模型和手眼模型,然后提出了两种视觉控制结构下的除冰机器人抓线运动控制算法,即基于位置的视觉控制和基于图像的视觉伺服控制。在对机器人视觉控制基础理论的研究中,着重比较了基于位置的视觉伺服控制、基于图像的视觉伺服控制和2.5D视觉伺服控制的异同及各自的优缺点,并对机器人视觉控制的研究进展进行了探讨。在除冰机器人运动学模型及视觉控制结构的研究方面,采用了D-H方法构建了除冰机器人的运动学模型,并建立了其手眼模型,然后对除冰机器人抓线控制原理进行了介绍。在基于位置的视觉控制方面,设计了一种基于位置给定型视觉控制的除冰机器人抓线控制算法,其中提出了一种基于输电线缆类圆柱体几何特征及摄像机成像模型的单目视觉立体定位算法,然后提出了一种避免复杂逆运动学求解的抓线控制策略,该策略主要思想是通过找到机械臂夹持器末端的工作曲面与输电线缆的轴线在空间中的交点来确定线缆抓取点及抓取线缆时机器人各个关节的位置。在基于图像的视觉伺服控制方面,首先选择了合适的输电线缆图像特征,然后设计了一种FCMAC视觉控制器与常规比例控制器结合构成复合学习控制器,在该复合学习控制器中,神经网络以常规控制器的输出的最小化为目标进行学习,网络在线学习的算法无需用到机械手和特征提取的模型信息,从而可以有效、快速地对神经网络进行在线学习和优化,提高整个视觉伺服系统对不确定环境和工作任务的适应能力。对本文所提的两种控制方法都进行了验证实验,实验结果证明了两种控制方法都具有良好的控制特性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-21
  1.1 选题背景及意义  10
  1.2 机器人视觉控制概论  10-18
    1.2.1 机器人视觉控制定义  10-11
    1.2.2 机器人视觉控制系统分类  11-12
    1.2.3 基于位置的机器人视觉控制  12-13
    1.2.4 基于图像的机器人视觉伺服系统  13-15
    1.2.5 2.5D视觉伺服控制  15-18
  1.3 机器人视觉控制国内外研究进展  18-19
  1.4 本文的主要研究内容  19-21
第2章除冰机器人结构及其运动学分析  21-31
  2.1 机器人运动学模型  21-26
    2.1.1 刚体的位姿描述  21-23
    2.1.2 刚体运动速度描述  23-24
    2.1.3 D-H建模方法  24-26
  2.2 除冰机器人结构及其数学模型  26-29
    2.2.1 除冰机器人结构  26-27
    2.2.2 除冰机器人运动学模型及手眼模型  27-29
  2.3 除冰机器人抓线原理  29-30
  2.4 本章小结  30-31
第3章基于位置的除冰机器人抓线控制方法研究  31-49
  3.1 机器人视觉模型  31-36
    3.1.1 摄像机成像几何模型  31-34
    3.1.2 摄像机标定  34-36
  3.2 输电线缆边缘图像数学描述  36-39
    3.2.1 Hough直线检测原理  36-38
    3.2.2 图像处理过程  38-39
  3.3 视觉定位原理  39-42
  3.4 除冰机器人机器人抓线控制策略  42-46
    3.4.1 抓线控制模型  42-43
    3.4.2 除冰机器人关节角求解  43-46
  3.5 实验结果  46-48
    3.5.1 实验设备介绍  46
    3.5.2 实验过程及结果  46-48
  3.6 本章小结  48-49
第4章基于图像的除冰机器人抓线控制方法研究  49-61
  4.1 模糊控制概论  49-51
    4.1.1 模糊控制器的特点  50
    4.1.2 模糊控制器组成  50-51
  4.2 神经网络控制概论  51-52
  4.3 模糊CMAC神经网络模型  52-55
    4.3.1 CMAC模型结构  52-53
    4.3.2 模糊CMAC结构  53-55
  4.4 目标图像特征的选择  55-57
  4.5 基于模糊CMAC的复合视觉控制器  57-58
  4.6 实验结果  58-60
  4.7 本章小结  60-61
总结  61-63
参考文献  63-67
致谢  67-68
附录A 攻读学位期间发表的论文  68

基于视觉的电力线除冰机器人抓线控制方法研究

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