针对一般的机械手臂运动规划时只适用于特定的工作任务,无法即时与环境互动的问题,开发出多轴学习式运动控制结合影像技术的机械手臂,以胜任各种操作任务的需求。通过建立矢量积分到端点(Vector Integration to Endpoint,VITE)模型实现...针对一般的机械手臂运动规划时只适用于特定的工作任务,无法即时与环境互动的问题,开发出多轴学习式运动控制结合影像技术的机械手臂,以胜任各种操作任务的需求。通过建立矢量积分到端点(Vector Integration to Endpoint,VITE)模型实现即时轨迹规划,并采用小脑模型控制器(CMAC)作为学习式控制器,以应对较为复杂的工作环境,利用两台二轴旋转焦距缩放摄影机估测目标物位置,运用NI的嵌入式数字信号处理器和影像采集卡,进行影像的拾取与手臂的控制。实验表明,该机械手能够根据目标物的影像实现即时追踪抓取,其运动轨迹与PD控制器相比,其误差较小,且控制更精准与平顺。展开更多
文摘针对一般的机械手臂运动规划时只适用于特定的工作任务,无法即时与环境互动的问题,开发出多轴学习式运动控制结合影像技术的机械手臂,以胜任各种操作任务的需求。通过建立矢量积分到端点(Vector Integration to Endpoint,VITE)模型实现即时轨迹规划,并采用小脑模型控制器(CMAC)作为学习式控制器,以应对较为复杂的工作环境,利用两台二轴旋转焦距缩放摄影机估测目标物位置,运用NI的嵌入式数字信号处理器和影像采集卡,进行影像的拾取与手臂的控制。实验表明,该机械手能够根据目标物的影像实现即时追踪抓取,其运动轨迹与PD控制器相比,其误差较小,且控制更精准与平顺。
