目前对于机器人开门方法的研究基本都是在机械臂位于门前固定位置的前提下,通过对门把手进行识别来实现的。将机械臂与机器人本体运动控制相结合,提出了一种基于深度传感器(Kincet)的移动机械臂开门策略。给出开门策略的流程图,分析基于Kinect的图像接收处理过程,采用色调-饱和度-强度(HSI)颜色空间对门把手进行定位的方法以及将门把手定位信息与五自由度机械臂的运动控制相结合的控制策略。在VS2008环境下编写控制软件,以开门实验验证了该方法的有效性。
针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用BP神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用BP神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立PID闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于BP神经网络的PID控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。
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