一种多自由度机械臂视觉伺服系统组建方法
专利汇可以提供一种多自由度机械臂视觉伺服系统组建方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种多 自由度 机械臂 视觉伺服系统组建方法,所述方法包括以下步骤：第一步，机械臂运动学分析；第二步，机械臂关节控制系统设计；第三步，达芬奇平台的搭建；第四步， 图像处理 与目标 定位 ；第五步，视觉伺服的实现。本发明的多自由度机械臂视觉伺服系统组建方法，以六自由度PUMA560机械臂为本体构建多自由度运动控制系统，并对其进行有效的运动控制；在运动控制系统的 基础 上以DM6446达芬奇平台进行视觉信息的采集和处理，提取具有指导性的图像特征；最终将运动控制系统与图像处理系统相结合，构建成为完整的视觉伺服系统。，下面是一种多自由度机械臂视觉伺服系统组建方法专利的具体信息内容。
1.一种多自由度机械臂视觉伺服系统组建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
第一步，机械臂运动学分析，
a.完成PUMA560机械臂运动学分析，引入连杆坐标系和其次变换矩阵，并采用改进的D-H法完成机器人的正运动学分析与仿真，搭建系统运动学模型，经过测试，也得到了精确的结果；
b.使用矩阵解析法，在正运动学的基础上，完成机器人逆运动学的分析和仿真，给定机械臂末端位置，就可以精确的求得机械臂各关节的角度值；
c.完成运动学分析以及模型的搭建与验证，为视觉伺服系统的搭建提供基础，以便于实现机械臂末端对运动目标的跟踪；
第二步，机械臂关节控制系统设计，
a.在MATLAB下建立四个关节运动控制系统的控制框图获取控制系统的各个参数，使用双闭环控制系统对关节电机进行有效的控制，采用成熟的PID控制方案配合串联校正的方法，使每个关节都达到了较好的精确性和快速性指标；
b.设计了多关节自归位系统，确保初始位置的精确性，在此基础上，通过轨迹规划，使四个独立的关节可以协调的运动，完成视觉伺服课题执行器部分的设计；
第三步，达芬奇平台的搭建，
a.完成达芬奇平台初期的搭建和研究，通过安装搭建多种通信平台软件和系统，实现达芬奇平台内部ARM核与DSP核的双核通信以及PC主机uBuntu操作系统与ARM片上MontaVista Linux操作系统之间的通信；
b.在软件通信平台搭建完成以后，依托达芬奇平台资源，开发多线程并行的视频图像处理应用程序并对每个线程进行介绍；
c.在此应用程序的基础上，将进一步开发基于图像特征的运动目标定位程序；
第四步，图像处理与目标定位，
a.通过CCD相机和达芬奇视频处理子系统前端，完成视频图像的采集以及最初步的图像压缩平衡以及存储；
b.在明确图像灰度以及色度信息在内存中的存储格式之后，对图像进行预处理，使图像特征信息更加突出；
c.对多种边缘检测算子进行性能和计算量的比较后，采用LoG边缘检测算子对图像进行边缘检测，并利用边缘信息对运动物体的中心点进行定位，利用串口传输并借助单片机和PCI17711板卡，将中心点坐标引入构建在PC主机simulink环境下的控制系统之中，完成目标特征提取以及中心点定位以及坐标发送的工作；
第五步，视觉伺服的实现，
a.分析说明视觉伺服总系统模型的整体框架，分析多个独立部分的相互联系和分工；
b.设计基于共扼梯度算法的BP神经网络控制模型作为系统的视觉控制器，从而给图像处理平台和运动控制系统之间构建精确可靠的连接桥梁，神经网络模型取得了较好的精度；
c.将所设计的视觉伺服总系统在PUMA560机械臂上进行实物验证，证明实际应用价值和合理性。
2.根据权利要求1所述的多自由度机械臂视觉伺服系统组建方法，其特征在于，所述第四步中对图像进行预处理包括灰度化、阿尔法均值滤波以及二值化。
一种多自由度机械臂视觉伺服系统组建方法
技术领域
背景技术
发明内容
a.完成PUMA560机械臂运动学分析，引入连杆坐标系和其次变换矩阵，并采用改进的D-H法完成机器人的正运动学分析与仿真，搭建系统运动学模型，经过测试，也得到了精确的结果；
b.使用矩阵解析法，在正运动学的基础上，完成机器人逆运动学的分析和仿真，给定机械臂末端位置，就可以精确的求得机械臂各关节的角度值；
c.完成运动学分析以及模型的搭建与验证，为视觉伺服系统的搭建提供基础，以便于实现机械臂末端对运动目标的跟踪；
第二步，机械臂关节控制系统设计，
a.在MATLAB下建立四个关节运动控制系统的控制框图获取控制系统的各个参数，使用双闭环控制系统对关节电机进行有效的控制，采用成熟的PID控制方案配合串联校正的方法，使每个关节都达到了较好的精确性和快速性指标；
b.设计了多关节自归位系统，确保初始位置的精确性，在此基础上，通过轨迹规划，使四个独立的关节可以协调的运动，完成视觉伺服课题执行器部分的设计；
第三步，达芬奇平台的搭建，
a.完成达芬奇平台初期的搭建和研究，通过安装搭建多种通信平台软件和系统，实现达芬奇平台内部ARM核与DSP核的双核通信以及PC主机uBuntu操作系统与ARM片上MontaVista Linux操作系统之间的通信；
b.在软件通信平台搭建完成以后，依托达芬奇平台资源，开发多线程并行的视频图像处理应用程序并对每个线程进行介绍；
c.在此应用程序的基础上，将进一步开发基于图像特征的运动目标定位程序；
第四步，图像处理与目标定位，
a.通过CCD相机和达芬奇视频处理子系统前端，完成视频图像的采集以及最初步的图像压缩平衡以及存储；
b.在明确图像灰度以及色度信息在内存中的存储格式之后，对图像进行预处理，使图像特征信息更加突出；
c.对多种边缘检测算子进行性能和计算量的比较后，采用LoG边缘检测算子对图像进行边缘检测，并利用边缘信息对运动物体的中心点进行定位，利用串口传输并借助单片机和PCI17711板卡，将中心点坐标引入构建在PC主机simulink环境下的控制系统之中，完成目标特征提取以及中心点定位以及坐标发送的工作；
第五步，视觉伺服的实现，
a.分析说明视觉伺服总系统模型的整体框架，分析多个独立部分的相互联系和分工；
b.设计基于共扼梯度算法的BP神经网络控制模型作为系统的视觉控制器，从而给图像处理平台和运动控制系统之间构建精确可靠的连接桥梁，神经网络模型取得了较好的精度；
c.将所设计的视觉伺服总系统在PUMA560机械臂上进行实物验证，证明实际应用价值和合理性。
具体实施方式
a.完成PUMA560机械臂运动学分析，引入连杆坐标系和其次变换矩阵，并采用改进的D-H法完成机器人的正运动学分析与仿真，搭建系统运动学模型，经过测试，也得到了精确的结果；
b.使用矩阵解析法，在正运动学的基础上，完成机器人逆运动学的分析和仿真，给定机械臂末端位置，就可以精确的求得机械臂各关节的角度值；
c.完成运动学分析以及模型的搭建与验证，为视觉伺服系统的搭建提供基础，以便于实现机械臂末端对运动目标的跟踪；
第二步，机械臂关节控制系统设计，
a.在MATLAB下建立四个关节运动控制系统的控制框图获取控制系统的各个参数，使用双闭环控制系统对关节电机进行有效的控制，采用成熟的PID控制方案配合串联校正的方法，使每个关节都达到了较好的精确性和快速性指标；
b.设计了多关节自归位系统，确保初始位置的精确性，在此基础上，通过轨迹规划，使四个独立的关节可以协调的运动，完成视觉伺服课题执行器部分的设计；
第三步，达芬奇平台的搭建，
a.完成达芬奇平台初期的搭建和研究，通过安装搭建多种通信平台软件和系统，实现达芬奇平台内部ARM核与DSP核的双核通信以及PC主机uBuntu操作系统与ARM片上MontaVista Linux操作系统之间的通信；
b.在软件通信平台搭建完成以后，依托达芬奇平台资源，开发多线程并行的视频图像处理应用程序并对每个线程进行介绍；
c.在此应用程序的基础上，将进一步开发基于图像特征的运动目标定位程序；
第四步，图像处理与目标定位，
a.通过CCD相机和达芬奇视频处理子系统前端，完成视频图像的采集以及最初步的图像压缩平衡以及存储；
b.在明确图像灰度以及色度信息在内存中的存储格式之后，对图像进行预处理，使图像特征信息更加突出；
c.对多种边缘检测算子进行性能和计算量的比较后，采用LoG边缘检测算子对图像进行边缘检测，并利用边缘信息对运动物体的中心点进行定位，利用串口传输并借助单片机和PCI17711板卡，将中心点坐标引入构建在PC主机simulink环境下的控制系统之中，完成目标特征提取以及中心点定位以及坐标发送的工作；
第五步，视觉伺服的实现，
a.分析说明视觉伺服总系统模型的整体框架，分析多个独立部分的相互联系和分工；
b.设计基于共扼梯度算法的BP神经网络控制模型作为系统的视觉控制器，从而给图像处理平台和运动控制系统之间构建精确可靠的连接桥梁，神经网络模型取得了较好的精度；
c.将所设计的视觉伺服总系统在PUMA560机械臂上进行实物验证，证明实际应用价值和合理性。
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