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基于optotrak的模块化机器人实验研究
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2009-08-15
王强
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本文以基于optotrak 的PowerCube 机器人闭环系统为研究对象，对PowerCube 模块
化机器人进行了运动学的分析，并利用optotrak 反馈的目标位置信息完成了机器人抓取物体的任务。
随着机器人研究的逐步发展，传统的按照事先编制好的程序进行操作的工业机器人，已
经不能满足时代的要求。人们需要对环境有适应能力的机器人，而不是只能从事一些简单重复工作的机器人。这样，获取诸如位置、力等外部环境的信息就显得非常重要了。二十世纪八十年代以来，国内外众多学者在如何获得外部环境信息方面做了大量的研究，并取得了一些成果。文献[1]提出由摄象头采集图象并进行相应的处理, 然后通过计算估计目标的位置，抓取目标物体。文献[2]将sony 公司的CCD 摄象头安装在Puma560 机器人的末端，分析和处理图象，识别目标物体-门锁，定位和抓住门锁并开门。文献[3]使用了SICK 公司制造的LMS291 激光雷达来获得移动机器人前方的环境信息。文献[4]介绍了用单个CCD 摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.文献[5] 利用超声波距离测量仪测量到工件的正上方测量工件的深度数据，采用一些算法获得机器人的控制输入向量，并控制机器人运动并实现精确抓取工件。这些方法虽然使用了不同的仪器，但本质上都是为了获得原始数据。它们获得和处理数据的过程相对复杂。
本文提出了利用optotrak3020 三维测量系统来获得目标点位置信息的方法。我们首先
对PowerCube 模块化机器人进行正运动学和逆运动学的分析。在解决多重解问题的基础上，通过仿真验证了逆运动学反解的可靠性。并对机器人的雅可比矩阵、奇异点和机器人的轨迹规划进行了研究。最后，通过optotrak 三维测量系统获得的三维数据，我们实现精确了抓取物体的操作任务。
化机器人进行了运动学的分析，并利用optotrak 反馈的目标位置信息完成了机器人抓取物体的任务。
随着机器人研究的逐步发展，传统的按照事先编制好的程序进行操作的工业机器人，已
经不能满足时代的要求。人们需要对环境有适应能力的机器人，而不是只能从事一些简单重复工作的机器人。这样，获取诸如位置、力等外部环境的信息就显得非常重要了。二十世纪八十年代以来，国内外众多学者在如何获得外部环境信息方面做了大量的研究，并取得了一些成果。文献[1]提出由摄象头采集图象并进行相应的处理, 然后通过计算估计目标的位置，抓取目标物体。文献[2]将sony 公司的CCD 摄象头安装在Puma560 机器人的末端，分析和处理图象，识别目标物体-门锁，定位和抓住门锁并开门。文献[3]使用了SICK 公司制造的LMS291 激光雷达来获得移动机器人前方的环境信息。文献[4]介绍了用单个CCD 摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.文献[5] 利用超声波距离测量仪测量到工件的正上方测量工件的深度数据，采用一些算法获得机器人的控制输入向量，并控制机器人运动并实现精确抓取工件。这些方法虽然使用了不同的仪器，但本质上都是为了获得原始数据。它们获得和处理数据的过程相对复杂。
本文提出了利用optotrak3020 三维测量系统来获得目标点位置信息的方法。我们首先
对PowerCube 模块化机器人进行正运动学和逆运动学的分析。在解决多重解问题的基础上，通过仿真验证了逆运动学反解的可靠性。并对机器人的雅可比矩阵、奇异点和机器人的轨迹规划进行了研究。最后，通过optotrak 三维测量系统获得的三维数据，我们实现精确了抓取物体的操作任务。
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