25、机器人运动学与便携式制冷瓶的研究与实验

机器人运动学与便携式制冷瓶的研究与实验

1. 基于视觉的PUMA 560机器人逆运动学分析

1.1 基于视觉的位姿估计技术

在图像识别中，多个物体的存在会使每个实体的识别变得复杂，场景的杂乱也会干扰对目标实体的实时观察。为了准确识别物体，需要进行一系列基本的图像处理操作：
1. 图像二值化 ：通过阈值操作将图像转换为二值图像。
2. 去噪 ：进行膨胀操作确保图像无噪声。
3. 孔洞填充 ：执行腐蚀操作闭合物体中的小孔。
4. 质心提取 ：计算二值图像中物体的质心坐标，计算公式如下：
- (x = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N}x_i)
- (y = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N}y_i)
其中(x_i)和(y_i)是物体边界上的(x)和(y)坐标，(N)是边界坐标的总数。

此外，机器人操作器需要知道目标物体的方向才能采取相应行动。通过确定分割二值图像中几何物体周围椭圆的长轴，可以提取物体的方向，该方向是长轴与水平线之间的夹角。

1.2 PUMA 560机器人的逆运动学建模

将机器人操作器末端执行器的位置和方向从笛卡尔空间转换到关节空间的问题被称为逆运动学问题。逆运动学利用运动学方程来确定机器人到达期望位置的运动。解决逆运动学问题在计算上较为复杂，在实时控制操作器结构时通常需要花费一定时间。

为了让操作器从视觉系统确定的位置抓取物体，需要正确激活关节角度。操作器的任