未知环境下四旋翼无人机自主飞行系统设计与实现
这是一篇关于四旋翼无人机,组合导航,环境感知,自主避障,运动规划的论文, 主要内容为四旋翼无人机凭借其结构简单、造价低廉、使用灵活等特点,被广泛应用于航测、植保、管线巡查与抗震救灾等多个领域。随着无人机行业发展与应用领域扩大,诸如集群飞行、智慧物流、三维测绘等新型任务对无人机的自动化程度提出了较高要求,传统的人工操作或半人工操作模式已无法胜任大规模、复杂环境下的飞行任务。为使无人机能够更好的完成上述任务,需要其在飞行过程中自主处理环境信息,实现自主定位、主动观测环境、动态规划航迹与主动规避障碍等功能,并最终实现全自主飞行,研究无人机自主飞行系统成为拓展其应用场景,推动行业发展的关键。文章以无人机自主飞行系统为研究对象,首先分析了系统实现所需的关键技术,从自主导航、环境感知与运动规划三方面入手对国内外发展现状进行了系统调研,确定了无人机的软件系统总体架构与分系统任务。在此基础上,给出了硬件在环仿真系统设计方案,完成了自主无人机系统的总体设计。针对无人机在未知环境中的定位问题,文章设计实现了一套基于位姿图优化的组合导航系统。系统使用视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)获取运动状态估计值,将其对齐到位姿图后输出实时运动状态;之后将运动状态与视觉特征、GPS数据一起添加到位姿图模型中,使用非线性优化方法对历史位姿进行优化,消除VIO的累计误差。考虑到运动规划与环境模型关系紧密,文章将环境感知方法作为运动规划方法的一部分同时设计。环境感知方法以Octo树结构为基础,使用点云与当前位姿构建全局地图,并通过改进碰撞检测逻辑优化了其在高动态环境下的表现。运动规划使用运动基元方法实现,通过求解最优控制问题构建状态转移函数与评价函数,并使用A*方法求解,最终实现无人机运动规划。
基于视觉导引的机器人自动下挂控制系统设计
这是一篇关于喷涂生产线,工业机器人,位姿估计,运动规划,自动下挂控制的论文, 主要内容为传统喷涂生产线以人工下挂为主,劳动重复性大、效率低下。喷涂生产车间工件的传送方式多以悬挂链为主,因工件无法被严格定位,存在倾斜、偏摆姿态的问题,可能导致喷涂件下挂失败。本文基于机器人视觉感知技术结合机器人运动规划设计基于视觉导引的机器人自动下挂控制系统,以提高喷涂生产线工件下挂效率。主要开展基于点云数据的喷涂件位姿估计方法研究、机器人运动规划、视觉导引机器人下挂控制系统的设计、仿真及其实现等工作:针对喷涂件在运送过程中姿态发生偏摆的问题,设计一种基于2D图像融合深度信息生成三维点云的在线位姿估计方法,通过Mask-RCNN进行喷涂件实时跟踪与图像实例分割,融合激光深度信息得到目标喷涂件的实时三维点云,采用模板匹配方法实现对喷涂件的在线位姿估计。以六自由度工业机器人为研究对象,进行运动学规划。建立机器人的D-H参数模型,分析其正向运动学、逆向运动学以及工作空间。在笛卡尔空间采用直线插补结合圆弧插补的方法实现机器人末端执行器轨迹规划。通过对比分析4种不同的机器人关节速度曲线,采用五次多项式插值的方法设计机器人关节空间运动轨迹,提高了机器人关节运动的平稳性。提出一种基于视觉导引的机器人下挂控制系统设计方法。通过视觉传感器获得场景信息,将视觉信息经过处理之后得到待下挂喷涂件的实时位置和姿态,将此位置作为机器人系统的输入信息;并通过逆运动学求解机器人各个关节的目标位置,进而通过设计机器人关节控制器,采用PID控制算法,控制机器人的各个关节按照所规划的指定轨迹运动。基于CoppeliaSim联合Simulink进行仿真验证。结果表明,机器人面对喷涂件下挂任务可通过视觉信息的导引来完成下挂动作,各个关节的运动轨迹较为合理,所设计的控制系统具备合理性。现场实验结果显示,所设计的控制系统可实现喷涂线工件的下挂,对提升柔性生产线效率具有现实指导意义。
开放式铣削加工机器人控制系统开发
这是一篇关于控制系统,ROS2,工业机器人,运动规划的论文, 主要内容为工业机器人作为面向工业领域的机器人,常用于执行工业自动化领域中搬运、喷漆等工作。鉴于工业机器人有灵活性强、加工范围广的优点,其在加工制造业中也逐渐普及,可用于大型复杂曲面的铣削加工。由于工业机器人控制系统在开发方面尚且存在不足,主要包括系统实时性差、软件复用率低等。随着工业机器人不断发展,基于ROS平台的机器人控制系统开发备受关注,目前ROS2在实时性方面较ROS有了较大提升。本课题以新松SR7CL型机器人为研究对象,基于机器人操作系统第二代ROS2平台设计了一种开源实时控制系统。主要研究内容和结果如下:(1)通过对相关方向的调研与了解,设计了控制系统的整体框架,对整体控制流程进行分析。详细说明硬件设计方案,研究软件开发框架ROS2的基本架构,并对控制系统的ROS2功能包框架进行整体设计,用示例来体现ROS2常见的通信方式。(2)建立机器人连杆坐标系,求解机器人D-H参数。完成机器人正逆运动学模型的建立及求解,用MATLAB工具箱完成对机器人工作空间的求解。使用五次多项式插值实现机器人关节空间的轨迹规划。(3)基于ROS2平台实现各功能包的设计与配置,建立开发平台支持的机器人URDF模型,利用Rviz2工具实现机器人的可视化。使用第三方工具库Move It2实现机器人运动规划功能,通过可视化界面实时反馈机器人运动情况。(4)对Move It2规划得出的机器人运动轨迹进行插值处理。搭建实验平台,实现关节转角到电机转角的映射,通过Ether CAT总线实现控制系统的通信。通过对比电机的目标位置与实际位置数据可以看出误差较小,验证了控制系统的可靠性。
基于ROS的水处理罐搬运机器人控制系统设计
这是一篇关于搬运机器人,控制系统,ROS,运动规划的论文, 主要内容为随着科技领域的深刻变革与产业转变时期的到来,加工制造领域的发展也必将向着与更高级的自动化技术融合的方向发展。在这样的大环境中,水处理缠绕罐生产也应当顺应行业发展趋势,逐步摆脱传统制造业过度依赖人工的困境,利用先进的机器人技术来逐步提高生产线的自动化水平,实现生产流程的优化升级。本课题以水处理罐缠绕生产线中完成水处理罐芯模搬运任务的机器人为研究对象,基于开源平台ROS设计一款控制系统,借助ROS提供的开发工具实现对水处理罐搬运机器人的运动控制。论文的主要研究内容有以下几点:1、对水处理罐搬运机器人控制系统的整体功能进行分析并对功能模块进行划分,进而搭建控制系统的总体框架。然后分别对控制系统的硬件构成和软件开发平台进行介绍,并依据生产线实际应用需求对机器人末端执行器结构进行设计。2、通过改进D-H参数法构建水处理罐搬运机器人运动学模型,并对正逆运动学问题进行求解与验证。然后利用多项式插值方法对机器人在一个工作周期内的运动轨迹进行拟合。最后,引入粒子群算法结合多项式插值方法对运动轨迹进行时间最优条件下的优化。在算法改进中,使用自适应变化的学习因子和惯性权重代替算法中原有的固定参数,改善算法原有的缺陷,将算法迭代速度提高了近30%。优化后的非关键轨迹运行用时减少了近43%,大大提高了机器人的整体工作效率,对于优化生产线的各工序节拍有着重要意义。3、基于ROS平台对控制系统软件层面进行设计。首先基于URDF文件建立机器人三维模型并加载到ROS环境;再利用Move It平台实现运动控制节点的设计与实现,包括:1)对运动学求解器进行比较与选择;2)对运动规划算法进行原理分析、对比实验与选择;然后基于ros＿control底层控制框架进行硬件接口和底层通信模块的设计;最后基于跨平台应用程序开发平台Qt进行人机交互界面的设计。4、通过仿真平台Gazebo模拟水处理罐搬运机器人工作场景、搭建水处理罐搬运机器人仿真控制框架,对机器人运动轨迹的合理性以及控制系统各功能节点间的正常通讯进行验证。
未知环境下四旋翼无人机自主飞行系统设计与实现
这是一篇关于四旋翼无人机,组合导航,环境感知,自主避障,运动规划的论文, 主要内容为四旋翼无人机凭借其结构简单、造价低廉、使用灵活等特点,被广泛应用于航测、植保、管线巡查与抗震救灾等多个领域。随着无人机行业发展与应用领域扩大,诸如集群飞行、智慧物流、三维测绘等新型任务对无人机的自动化程度提出了较高要求,传统的人工操作或半人工操作模式已无法胜任大规模、复杂环境下的飞行任务。为使无人机能够更好的完成上述任务,需要其在飞行过程中自主处理环境信息,实现自主定位、主动观测环境、动态规划航迹与主动规避障碍等功能,并最终实现全自主飞行,研究无人机自主飞行系统成为拓展其应用场景,推动行业发展的关键。文章以无人机自主飞行系统为研究对象,首先分析了系统实现所需的关键技术,从自主导航、环境感知与运动规划三方面入手对国内外发展现状进行了系统调研,确定了无人机的软件系统总体架构与分系统任务。在此基础上,给出了硬件在环仿真系统设计方案,完成了自主无人机系统的总体设计。针对无人机在未知环境中的定位问题,文章设计实现了一套基于位姿图优化的组合导航系统。系统使用视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)获取运动状态估计值,将其对齐到位姿图后输出实时运动状态;之后将运动状态与视觉特征、GPS数据一起添加到位姿图模型中,使用非线性优化方法对历史位姿进行优化,消除VIO的累计误差。考虑到运动规划与环境模型关系紧密,文章将环境感知方法作为运动规划方法的一部分同时设计。环境感知方法以Octo树结构为基础,使用点云与当前位姿构建全局地图,并通过改进碰撞检测逻辑优化了其在高动态环境下的表现。运动规划使用运动基元方法实现,通过求解最优控制问题构建状态转移函数与评价函数,并使用A*方法求解,最终实现无人机运动规划。
未知环境下四旋翼无人机自主飞行系统设计与实现
这是一篇关于四旋翼无人机,组合导航,环境感知,自主避障,运动规划的论文, 主要内容为四旋翼无人机凭借其结构简单、造价低廉、使用灵活等特点,被广泛应用于航测、植保、管线巡查与抗震救灾等多个领域。随着无人机行业发展与应用领域扩大,诸如集群飞行、智慧物流、三维测绘等新型任务对无人机的自动化程度提出了较高要求,传统的人工操作或半人工操作模式已无法胜任大规模、复杂环境下的飞行任务。为使无人机能够更好的完成上述任务,需要其在飞行过程中自主处理环境信息,实现自主定位、主动观测环境、动态规划航迹与主动规避障碍等功能,并最终实现全自主飞行,研究无人机自主飞行系统成为拓展其应用场景,推动行业发展的关键。文章以无人机自主飞行系统为研究对象,首先分析了系统实现所需的关键技术,从自主导航、环境感知与运动规划三方面入手对国内外发展现状进行了系统调研,确定了无人机的软件系统总体架构与分系统任务。在此基础上,给出了硬件在环仿真系统设计方案,完成了自主无人机系统的总体设计。针对无人机在未知环境中的定位问题,文章设计实现了一套基于位姿图优化的组合导航系统。系统使用视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)获取运动状态估计值,将其对齐到位姿图后输出实时运动状态;之后将运动状态与视觉特征、GPS数据一起添加到位姿图模型中,使用非线性优化方法对历史位姿进行优化,消除VIO的累计误差。考虑到运动规划与环境模型关系紧密,文章将环境感知方法作为运动规划方法的一部分同时设计。环境感知方法以Octo树结构为基础,使用点云与当前位姿构建全局地图,并通过改进碰撞检测逻辑优化了其在高动态环境下的表现。运动规划使用运动基元方法实现,通过求解最优控制问题构建状态转移函数与评价函数,并使用A*方法求解,最终实现无人机运动规划。
基于ROS的水处理罐搬运机器人控制系统设计
这是一篇关于搬运机器人,控制系统,ROS,运动规划的论文, 主要内容为随着科技领域的深刻变革与产业转变时期的到来,加工制造领域的发展也必将向着与更高级的自动化技术融合的方向发展。在这样的大环境中,水处理缠绕罐生产也应当顺应行业发展趋势,逐步摆脱传统制造业过度依赖人工的困境,利用先进的机器人技术来逐步提高生产线的自动化水平,实现生产流程的优化升级。本课题以水处理罐缠绕生产线中完成水处理罐芯模搬运任务的机器人为研究对象,基于开源平台ROS设计一款控制系统,借助ROS提供的开发工具实现对水处理罐搬运机器人的运动控制。论文的主要研究内容有以下几点:1、对水处理罐搬运机器人控制系统的整体功能进行分析并对功能模块进行划分,进而搭建控制系统的总体框架。然后分别对控制系统的硬件构成和软件开发平台进行介绍,并依据生产线实际应用需求对机器人末端执行器结构进行设计。2、通过改进D-H参数法构建水处理罐搬运机器人运动学模型,并对正逆运动学问题进行求解与验证。然后利用多项式插值方法对机器人在一个工作周期内的运动轨迹进行拟合。最后,引入粒子群算法结合多项式插值方法对运动轨迹进行时间最优条件下的优化。在算法改进中,使用自适应变化的学习因子和惯性权重代替算法中原有的固定参数,改善算法原有的缺陷,将算法迭代速度提高了近30%。优化后的非关键轨迹运行用时减少了近43%,大大提高了机器人的整体工作效率,对于优化生产线的各工序节拍有着重要意义。3、基于ROS平台对控制系统软件层面进行设计。首先基于URDF文件建立机器人三维模型并加载到ROS环境;再利用Move It平台实现运动控制节点的设计与实现,包括:1)对运动学求解器进行比较与选择;2)对运动规划算法进行原理分析、对比实验与选择;然后基于ros＿control底层控制框架进行硬件接口和底层通信模块的设计;最后基于跨平台应用程序开发平台Qt进行人机交互界面的设计。4、通过仿真平台Gazebo模拟水处理罐搬运机器人工作场景、搭建水处理罐搬运机器人仿真控制框架,对机器人运动轨迹的合理性以及控制系统各功能节点间的正常通讯进行验证。
未知环境下四旋翼无人机自主飞行系统设计与实现
这是一篇关于四旋翼无人机,组合导航,环境感知,自主避障,运动规划的论文, 主要内容为四旋翼无人机凭借其结构简单、造价低廉、使用灵活等特点,被广泛应用于航测、植保、管线巡查与抗震救灾等多个领域。随着无人机行业发展与应用领域扩大,诸如集群飞行、智慧物流、三维测绘等新型任务对无人机的自动化程度提出了较高要求,传统的人工操作或半人工操作模式已无法胜任大规模、复杂环境下的飞行任务。为使无人机能够更好的完成上述任务,需要其在飞行过程中自主处理环境信息,实现自主定位、主动观测环境、动态规划航迹与主动规避障碍等功能,并最终实现全自主飞行,研究无人机自主飞行系统成为拓展其应用场景,推动行业发展的关键。文章以无人机自主飞行系统为研究对象,首先分析了系统实现所需的关键技术,从自主导航、环境感知与运动规划三方面入手对国内外发展现状进行了系统调研,确定了无人机的软件系统总体架构与分系统任务。在此基础上,给出了硬件在环仿真系统设计方案,完成了自主无人机系统的总体设计。针对无人机在未知环境中的定位问题,文章设计实现了一套基于位姿图优化的组合导航系统。系统使用视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)获取运动状态估计值,将其对齐到位姿图后输出实时运动状态;之后将运动状态与视觉特征、GPS数据一起添加到位姿图模型中,使用非线性优化方法对历史位姿进行优化,消除VIO的累计误差。考虑到运动规划与环境模型关系紧密,文章将环境感知方法作为运动规划方法的一部分同时设计。环境感知方法以Octo树结构为基础,使用点云与当前位姿构建全局地图,并通过改进碰撞检测逻辑优化了其在高动态环境下的表现。运动规划使用运动基元方法实现,通过求解最优控制问题构建状态转移函数与评价函数,并使用A*方法求解,最终实现无人机运动规划。
移动机械臂自主开门策略仿真研究
这是一篇关于门和门把手检测,力/位混合控制,运动规划,移动机械臂的论文, 主要内容为随着移动机械臂技术的发展,其在人类生活环境中将会扮演着越来越重要的角色,如家庭服务、医疗护理等,而机器人在这些领域的应用不可避免需要解决的一个问题是开门操作。因此,本文将针对移动机械臂在作业环境中开门所涉及目标识别、控制和运动规划问题展开研究,其中门的类型为普通家用、办公用单扇门,门上没有弹簧等自动关闭装置,门把手为横向长条状,通过推门的方式将门打开。首先,在ROS和Gazebo中搭建了移动机械臂的虚拟硬件和软件系统。移动底盘拥有三个自由度,安装有激光雷达和RGBD相机、UR5六自由度机械臂并配备末端六轴力/力矩传感器和二指夹持器,同时使用ROS管理机器人的软件系统,包括感知、控制、导航、任务规划等,负责模块间的通信和交互。其次,根据激光雷达所获取的点云数据提取了门的轮廓,并在此基础上,在门的轮廓中对门把手进行定位。利用激光雷达感测到的环境信息,通过点云处理算法对点云进行分割和聚类,生成一组可能的候选门并计算几何属性,并剔除不符合要求的候选门。在已经检测到的候选门的基础上缩小检测范围,基于点云强度和曲率的双重分布检测门把手。为了提高门把手检测的鲁棒性,并行使用RGBD相机基于YOLOv3目标检测算法检测门把手,将两种方式得到的门把手位置坐标在满足要求的情况下取平均值。然后,采用力/位混合控制,通过运动规划,机械臂与底盘协同完成了自主开门任务。由于机械臂开门的过程中,机械臂的末端执行器始终抓住门把手,此时机器人的自由度受到门的约束,需要力柔顺,故本文选择力/位混合控制。由于机械臂的工作空间有限,为了将门打开到允许机器人通过的开度,需要底盘和机械臂协同运动,这就要求在机械臂推门的同时底盘配合前移运动。本文,给出了相应运动规划和控制方法。最后,在所搭建的仿真平台上,通过激光雷达和RGBD相机感测到的环境信息,利用门和门把手检测算法完成了门和横向长条状门把手识别以及自主推开门的仿真实验,根据所获得的门和门把手的检测结果以及机器人自主开门的行为,验证了门和门把手的感知算法以及开门策略的有效性。
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