视觉计算的全齿轮机械手误差补偿【附代码+数据】

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（1）全齿轮机械手末端位姿的视觉测量系统

为了提高全齿轮机械手在核电站等高放射、强腐蚀环境下的定位精度，本文首先建立了基于视觉的位姿测量系统。该系统旨在通过实时获取机械手末端的位置和姿态信息，为后续的误差补偿提供准确的数据支持。

标记点特征的位姿测量方案：在机械手的末端关节平面上布置了多个高对比度的人工标记点，这些标记点具有独特的几何特征，便于相机识别。设计了一种高效的标记点定位算法，能够快速准确地检测出图像中的标记点位置，并通过几何关系计算出标记点的三维坐标。
末端位姿求解算法：基于检测到的标记点坐标，使用PnP（Perspective-n-Point）算法求解相机相对于标记点的位姿变换矩阵。进而通过逆变换得到机械手末端相对于相机的位姿。为了进一步提高精度，采用分治思想，在中间关节上也布置了人工标记点，通过融合中间关节的位姿约束，综合计算出更精确的末端位姿。
Kalman滤波平滑处理：由于机械手运动过程中可能存在振动等干扰因素，导致位姿测量结果波动较大。为此，引入了Kalman滤波器对测量结果进行平滑处理。Kalman滤波器通过结合当前测量值与历史预测值，能够有效减少噪声的影响，提升位姿测量的稳定性和准确性。实验结果表明，经过Kalman滤波处理后的位姿数据更加平滑，测量精度显著提高。

（2）基于改进遗传算法的相机组布置优化

针对机械手工作空间大而相机视野有限且容易被遮挡的问题，提出了一种基于改进遗传算法（IGA）的相机布置优化方法，以提高机械手的可见性和末端位姿测量精度。

相机布置评价体系：建立了基于相机成像模型和目标可见性模型的相机布置评价体系。成像模型考虑了相机的视场角、焦距等因素，而可见性模型则评估了机械手各部分在不同相机视角下的可见程度。通过这两个模型的结合，可以全面评估相机布置方案的优劣。
改进遗传算法（IGA）：传统的遗传算法在局部搜索能力和保护优秀个体方面存在不足。本文提出了IGA算法，通过添加非线性优化策略和精英保留机制来克服这些问题。非线性优化策略使得算法能够在局部搜索时更加精细；而精英保留机制则确保了每一代进化过程中最优秀的个体得以保留，从而提高了全局搜索效率。
多相机布置优化：IGA算法不仅支持单相机的布置优化，还能扩展到多相机场景。通过对多个相机的位置和角度进行联合优化，实现了机械手工作空间内最佳的可见性覆盖。实验结果显示，与人工经验确定的相机布置相比，IGA算法生成的相机布置方案在可见性覆盖率和测量精度上均有明显优势。此外，在与其他优化算法如模拟退火算法的比较中，IGA算法同样表现出了更好的性能。

（3）基于模糊神经网络PID的机械手误差补偿系统

为了实现全齿轮机械手的高精度控制，本文构建了基于模糊神经网络PID（FNN-PID）的误差补偿系统。该系统通过在线调整控制参数，动态补偿机械手的定位误差，从而大幅提升了系统的定位精度和响应速度。

在线误差补偿流程：根据机械手的工作模式，确立了在线误差补偿的具体流程。首先，通过视觉测量系统实时获取机械手的实际位姿；然后，将实际位姿与期望位姿进行比较，计算出误差；最后，利用FNN-PID控制器调整控制信号，驱动机械手向期望位姿移动。
FNN-PID控制器设计：FNN-PID控制器结合了模糊逻辑和神经网络的优点，能够自适应地调整PID参数，以应对不同的工作条件。控制器的核心是模糊推理系统，它通过模糊规则库对输入误差及其变化率进行推理，输出PID参数的调整量。同时，神经网络部分负责学习最优的模糊规则，使得控制器能够更好地适应复杂多变的环境。
仿真与验证：利用Simulink对全齿轮机械手的误差补偿系统进行了仿真测试。对于设定的随机期望位姿，经过0.8秒的补偿后，机械手的定位误差均值从13.22毫米下降至1毫米以内。仿真结果表明，FNN-PID控制器在补偿速度和系统稳定性方面优于传统的神经网络PID和模糊PID控制器。特别是在动态环境下，FNN-PID表现出更强的鲁棒性和自适应能力。

综合验证与实验结果

视觉测量实验：在全齿轮机械手上进行了视觉测量实验，通过安装优化后的相机布置方案，实时获取机械手末端的位姿数据。实验结果显示，位置测量误差均值为1.58毫米，验证了所提出的视觉位姿测量算法的有效性。
误差补偿实验：在实际操作中，对机械手进行了点动操作，并记录了补偿前后的定位误差。实验数据显示，补偿后的点动定位误差均值由73.39毫米降低至2.93毫米，显著提高了机械手的定位精度。这表明，结合视觉测量系统、相机组布置优化以及FNN-PID误差补偿系统的综合方案，能够有效解决全齿轮机械手的高定位误差问题，为其在核电站等复杂环境中的应用提供了有力的技术支持。

% 定义模糊推理系统
fis = newfis('FNN_PID');
fis = addvar(fis, 'input', 'Error', [-10 10]);
fis = addvar(fis, 'input', 'Error_Derivative', [-10 10]);
fis = addvar(fis, 'output', 'Kp', [0 10]);
fis = addvar(fis, 'output', 'Ki', [0 10]);
fis = addvar(fis, 'output', 'Kd', [0 10]);

% 添加模糊集合
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'Negative', 'trimf', [-10 -5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'Zero', 'trimf', [-5 0 5]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'Positive', 'trimf', [0 5 10]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'Negative', 'trimf', [-10 -5 0]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'Zero', 'trimf', [-5 0 5]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'Positive', 'trimf', [0 5 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'Low', 'trimf', [0 2 4]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'Medium', 'trimf', [2 4 6]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'High', 'trimf', [4 6 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 2, 'Low', 'trimf', [0 2 4]);
fis = addmf(fis, 'output', 2, 'Medium', 'trimf', [2 4 6]);
fis = addmf(fis, 'output', 2, 'High', 'trimf', [4 6 10]);
fis = addmf(fis, 'output', 3, 'Low', 'trimf', [0 2 4]);
fis = addmf(fis, 'output', 3, 'Medium', 'trimf', [2 4 6]);
fis = addmf(fis, 'output', 3, 'High', 'trimf', [4 6 10]);

% 添加模糊规则
ruleList = [
    1 1 1 1 1; % 如果 Error 是 Negative 且 Error_Derivative 是 Negative 则 Kp 是 Low, Ki 是 Low, Kd 是 Low
    2 2 1 1 1; % 如果 Error 是 Zero 且 Error_Derivative 是 Negative 则 Kp 是 Low, Ki 是 Low, Kd 是 Low
    3 3 1 1 1; % 如果 Error 是 Positive 且 Error_Derivative 是 Negative 则 Kp 是 Low, Ki 是 Low, Kd 是 Low
    1 2 2 2 2; % 如果 Error 是 Negative 且 Error_Derivative 是 Zero 则 Kp 是 Medium, Ki 是 Medium, Kd 是 Medium
    2 2 2 2 2; % 如果 Error 是 Zero 且 Error_Derivative 是 Zero 则 Kp 是 Medium, Ki 是 Medium, Kd 是 Medium
    3 2 2 2 2; % 如果 Error 是 Positive 且 Error_Derivative 是 Zero 则 Kp 是 Medium, Ki 是 Medium, Kd 是 Medium
    1 3 3 3 3; % 如果 Error 是 Negative 且 Error_Derivative 是 Positive 则 Kp 是 High, Ki 是 High, Kd 是 High
    2 3 3 3 3; % 如果 Error 是 Zero 且 Error_Derivative 是 Positive 则 Kp 是 High, Ki 是 High, Kd 是 High
    3 3 3 3 3  % 如果 Error 是 Positive 且 Error_Derivative 是 Positive 则 Kp 是 High, Ki 是 High, Kd 是 High
];
fis = addrule(fis, ruleList);

% 训练模糊神经网络
data = readtable('training_data.csv'); % 假设训练数据存储在CSV文件中
anfisOptions = anfisOptions('InitialFIS', fis, 'EpochNumber', 50);
trainedFIS = anfis([data.Error data.Error_Derivative], data.Kp, anfisOptions);

% 使用训练好的FNN-PID控制器
function [u] = FNN_PID_Controller(error, error_derivative)
    % 获取模糊推理系统的输出
    [kp, ki, kd] = evalfis(trainedFIS, [error, error_derivative]);
    
    % PID控制器
    global prev_error integral;
    if ~exist('prev_error', 'var')
        prev_error = 0;
        integral = 0;
    end
    
    % 计算积分项
    integral = integral + error;
    
    % 计算微分项
    derivative = (error - prev_error) / dt;
    
    % 计算控制信号
    u = kp * error + ki * integral + kd * derivative;
    
    % 更新前一个误差
    prev_error = error;
end

% 模拟闭环控制系统
dt = 0.01; % 时间步长
t = 0:dt:10; % 模拟时间
setpoint = 1; % 目标位置
position = zeros(size(t)); % 实际位置
control_signal = zeros(size(t)); % 控制信号
error = setpoint - position(1); % 初始误差
for i = 2:length(t)
    control_signal(i) = FNN_PID_Controller(error, (error - prev_error) / dt);
    % 假设机械手的动力学模型
    position(i) = position(i-1) + control_signal(i) * dt;
    error = setpoint - position(i);
end

% 绘制结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, position, 'b', t, setpoint*ones(size(t)), 'r--');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position');
legend('Actual Position', 'Setpoint');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, control_signal, 'g');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Control Signal');