基于Kinect动态手势识别的机械臂实时位姿控制系统

基于Kinect动态手势识别达到实时控制机械臂末端位姿的效果。位置控制信息的获取采用Kinect计算手部4个关节点在控制中的位置变动,数据噪声在控制中易引起机械臂误动作和运动振动等问题,为了避免噪声对实时控制的不利影响,采用卡尔曼滤波跟踪降噪。姿势控制信息通过采集手部点云经滤波处理后应用最小二乘拟合的方式获取掌心所在平面,运用迭代器降噪处理。系统通过对手部位置和姿势信息的整合、手势到机械臂空间坐标映射及运动学求解来实时控制机械臂末端位姿。实验结果证明,手势控制系统满足控制要求,简单、易于操作,机械臂实时响应速度快、运动准确。

多机械臂多钻机协作的煤矿巷道钻锚机器人关键技术

针对煤矿巷道掘进智能化进程中存在的“掘快支慢”难题,总结分析了国内外快速掘进钻锚技术和装备以及类似多任务多机械臂控制技术的研究现状,指出研发具有多机械臂多钻机协作的煤矿巷道钻锚机器人是破解永久支护难题的重要发展方向。提出了多机械臂多钻机协作的钻锚机器人基本方案,凝练了影响钻锚机器人性能的“有限时空多机械臂与多钻机布局优化、面向装卸任务的机械臂姿态控制、复杂受限空间机械臂最优轨迹规划和多机械臂多钻机智能协同控制”四大关键技术,并给出了解决思路和方法。针对在有限时空约束下钻锚机器人结构布局优化问题,构建了钻锚机器人配置优化模型,提出了时空最优的钻锚机器人多机械臂与多钻机结构布局方案,旨在提高钻锚效率的同时获得最优空间布局;针对机械臂与钻机协同位姿控制问题,提出了基于机器视觉和强化学习的机械臂抓取与布放控制方法,旨在提高机械臂末端位姿控制精度,实现精准装卸物料作业;针对复杂受限空间机械臂最优轨迹规划问题,建立了机械臂多目标轨迹优化模型,提出了基于随机采样与包围盒相结合的机械臂防碰撞轨迹优化方法,旨在保证机械臂在搬运过程中安全、可靠、高效运行;针对钻锚机器人多机械臂与多钻机并行协同控制问题,构建了以工序时长最短为目标的时间协同任务分配模型,通过求解得到最优任务指派矩阵和多机械臂相交任务轨迹的优先级,并提出了在所有机械臂无碰撞运动的同时收敛于期望轨迹的分布式协同控制策略,旨在实现钻锚机器人多机械臂多钻机系统的智能协同控制和并行作业。多机械臂多钻机的钻锚机器人及其关键技术研究,对于创新研发高性能、高效率、高可靠、高智能的煤矿巷道钻锚机器人,确保煤矿巷道安全、高效、绿色智能掘进具有十分重要的意义。

微创手术机器人机械臂位姿自动控制系统

微创手术机器人逐渐成为外科手术中的主要设备,考虑到当前微创手术机器人机械臂位姿自动控制系统在控制结果输出后无法对其进行优化,导致机器人机械臂的运动控制能力与动作跟踪能力较差的问题,设计新型微创手术机器人机械臂位姿自动控制系统。使用数据采集卡与运动控制卡对控制终端展开优化,同时对运动控制卡和伺服电机进行参数优化,提升系统运行稳定性。根据机械臂运动学分析结果,完善机械臂位姿控制模块。增设机械臂位姿优化模块,对位姿控制过程与结果进行调整。将软件模块安装到硬件框架中,至此,新型微创手术机器人机械臂位姿自动控制系统设计完成。构建系统测试环节,经过两轮测试确定此系统可提升机器人机械臂的运动控制能力与动作跟踪能力,提升机器人在手术中的应用效果。