基于视觉传感的路障自收放控制方法实现

高速公路路障摆放与回收是高危作业,为减少公路上交通事故的发生,课题组设计并开发了基于Arduino和Pixy CMUcam5视觉传感器的路障自收放机器人系统,由移动机器人平台搭载手爪自由移动来实现路障的合理摆放与收回。通过移动平台上路障收放装置的合理设计,并通过网络控制接口与机器人平台上的图像采集与识别模块实现通信,将视觉传感器捕捉到的路障的三维空间位置信息传送给微处理器,控制移动机器人移动定位,手爪配合实现路障收放。该路障自收放系统具有很强的实用性,可实现路障摆放和回收无人操作。该设计可提高公路作业的安全性,有一定的推广意义。     

基于视觉捕捉的网球自拾取机器人系统

为了规避网球比赛的风险,提高效率,开发了一套基于视觉捕捉的网球自动拾取机器人系统,由移动机器人平台 搭载机械臂自由移动对散落在网球场地的网球进行侦测并拾取。采用基于ARM的硬件架构搭建移动机器人的控制系 统平台,并通过网络控制接口与机器人平台上的图像采集与识别模块实现通信;将视觉采集捕捉到的网球的位置信息传 送给控制器,控制移动机器人移动定位,机械臂配合实现网球拾取。经模拟网球场运行证明设计方案可行,视觉的引入 节省了大量的人力与时间。开发的网球自拾取机器人系统有很强的实用性,具有一定的推广意义。     

基于语义分割与脑-机接口的机械手抓取方法研究

对生产环境中的未知物体进行抓取是仿人机械手执行各种复杂任务的基本能力之一,针对抓取目标进行自动识别定位、如何控制机械手完成平稳和准确的物体抓取等机器人控制领域亟待解决的关键问题,提出将5指型仿人机械手作为机械臂的末端抓取器,改进语义分割神经网络ENet(efficient neural network)应用于抓取目标的识别定位。仿真结果显示:其在测试数据集上Io U (Intersection over Union)达到0. 92,单张检测时间达到23 ms,连接四层神经网络能够从候选区域中有效检测出最优抓取区域。此外,训练神经网络和随机森林指令识别模型识别脑-机接口输入的脑电波信号来控制仿人机械手完成抓取,这种方法有效地增加了仿人机械手运动控制的灵活性。     

基于椭圆形成原理的可变形机器人结构研究

针对可变形机器人在非结构化地形环境中作业能力低、环境适应性差等问题，设计了一种可变形履带式机器人行走机构。 在机器人履带张紧机构的设计中应用了椭圆形成原理；机器人模型中采用了双椭圆摆臂回转机构；为了增大与地面的接触面积，提高复杂环境下作业能力及稳定 性，该可变形移动机器人采用4节履带构型。该移动机器人兼具有腿式移动机构和履带式移动机构的特性，能在恶劣环境中进行物品运输、搬运负载和执行特种 任务等作业。应用结果表明该行走机构不仅具有安全可靠、环境适应性强等特点，且具备一定的越障性能和机动性能。该行走机构能提高运输效率，节约人力和 财力。     

基于全卷积深度学习模型的可抓取物品识别

目前,工业机器人识别可抓取物品大多是先通过图像传感器收集作业场景信息,然后通过粒子滤波或条件随机场等各类相关算法提取可抓取物品的像素块特征来进行的。但是,这些可抓取物品的识别方法都存在着在同一像素块内部不同类别像素有误差,只考虑邻近区域、而不考虑全局信息和结构信息等问题或缺点。为此,在引入基于像素点的全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)的基础上,提出了基于FCN的改进模型进行可抓取物品识别,其优势在于该模型经过学习能够预测各个像素所属物品类别的概率,并且能将结果恢复成为背景与前景分割的图像,从而识别作业场景中可抓取物品的位置与类别。由于FCN模型不限制输入、输出图像的尺寸大小,所以它克服了传统卷积深度学习模型的缺点,同时也考虑了全局信息与结构信息。以康奈尔抓取数据集(cornell grasping dataset,CGD)作为实验样本对提出的改进模型进行验证。实验结果表明:改进后的全卷积深度学习模型的正确率较全卷积深度学习模型提高了6.2%,同时该方法也可用于其他分割前景的感知任务。     

堆叠筒子纱机器人无序分拣方法

针对筒子纱分拣机器人对作业目标堆叠时识别不准确、抓取位置不稳定的问题，课题组提出了一种堆叠筒子纱的机器人无序分拣方法。构建了具有3D视觉感知的筒子纱分拣机器人系统，利用Kinect V2相机获取堆叠筒子纱的图像信息，对采集到的筒子纱点云进行处理；通过M估计抽样一致性算法（MSAC）和直通滤波算法对原始点云进行裁剪，采用改进E R分割算法和ICP算法完成点云的分割和配准，得到筒子纱的位姿信息；最后使用机器人进行抓取实验。实验结果表明：该方法能够实现对堆叠场景下的作业目标的识别定位，系统的抓取成功率达到86%，可以满足筒子纱分拣的实际生产需求。     

钢桶螺纹盖机器人旋紧控制系统

为了解决人工操作或机械半自动化旋紧钢桶螺纹盖所带来的弊端,提出采用工业机械臂对其进行自动旋紧。运 用EtherCAT总线技术,通过CoDeSys开发软件,设计开发了一种机器人旋紧控制系统,使得机器人可以对钢桶螺纹盖进 行自动抓取、定位和旋紧,完成相应的工序。该设计实现了钢桶螺纹盖旋紧的自动化生产,提高了生产效率和加工质量。     

气囊连续进动抛光的转换模块设计

针对于六自由度机器人控制气囊抛光工具实现连续进动抛光的特点,设计了JBI文件的转换模块,该转换模块的核心内容主要涉及插补处理、气囊球心位置数据处理、进动功能、和转换成机器人所能识别的RPY角方式。最后转换模块成功地将CLSF文件转换成具有进动功能的,机器人所能识别的JBI文件,为进一步气囊连续进动抛光的分析提供了转换平台。     

基于驱动轮同步转向机构的全向移动机器人

针对现有轮式全向移动机器人在工程实际应用中存在的同步转向能力差的问题，基于全向移动的轮式机构，设计了一种全向轮同步转向机构，以实现一个步进电机控制4个驱动轮同步转向。分析该转向机构的工作机理，并将该转向机构应用于全向移动机器人，在此基础上研制出一款主要应用于食品厂材料搬运工作的产品样机。通过对机器人进行运动学分析，得到了输入转速与机器人运动速度之间的关系，验证了该机器人的全向移动功能，降低了轮式全向移动机器人控制难度。研究实现了机器人高速度、高精度、高稳定性全向移动。     

微小零件聚拢分离柔性振动供料器设计

针对工业生产和装配中零件上料易发生堆叠现象，出现零件难以被视觉识别以及难以被机器人抓取的问题，课题组根据有限元分析设计了具有零件聚拢和分离功能的柔性振动供料器。将电磁作动器作为单一动力源设计了硬件结构；根据模态分析结果设计了供料器料盘的尺寸，选择了合适的材质；提出了基于料盘模态振型的零件聚拢分离控制方法；采用C#窗体技术和CANopen协议，设计了供料器上位机控制软件。实验结果表明：该柔性振动供料器具有明显零件聚拢和分离效果，可有效分离堆积零件，提高视觉定位和机器人抓取效率。