[00115885]面向运动目标操作的移动机械手运动规划及视觉反馈控制研究

移动机械手因其具有移动与操作两种功能,因此是一项具有广泛应用前景的高技术产业,现在已在易燃易爆、反恐、农业采摘、医学助残等领域展开研究。与传统移动机械手研究不同,本课题所提移动机械手主要是面向运动目标,采用视觉反馈构建移动机械手的闭环控制方法,研究基于人工智能的运动规划技术及运动控制。本课题来源山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目“面向运动目标操作的移动机械手运动规划及视觉反馈控制研究”（编号：BS2011DX003）,研究起始时间：2011.07-2014.07,批准单位：山东省科技厅。 本课题主要研究内容： 1)基于小世界网络的自适应阈值边缘检测算法与MeanShift跟踪算法结合的视觉反馈系统。采用基于小世界网络的自适应阈值边缘检测算法,实现图像边缘检测阈值从局部到全局的自适应,提高边缘检测与图像分割的效果。通过将该分割结果对Meanshift跟踪算法进行目标区域初始化,完成移动机械手对运动目标的识别与跟踪。 2)基于电液作动器技术的微型机器人关节驱动系统研究。为满足隧道消防等领域对运动目标操作需要,当移动机械手完成对运动火焰及烟雾等的自动瞄准与消防任务时,对机械手关节机构的输出力矩以及跟踪实时性、灵活性等提出的更高要求,将电液作动器技术应用于构建微型机器人关节驱动系统,实现电机控制的灵活性与液压输出力矩大的特点。 3)基于免疫小世界算法的移动机械手运动规划系统研究。以免疫小世界算法解决移动机械手运动规划过程中冗余自由度控制参数选择问题。算法以小世界现象信息传递的高效性改进克隆过程中体细胞高频变异的随机性,扩大种群的多样性和搜索范围。设计移动机械手的构形变换优化准则,通过免疫小世界实现了对移动机械手的在线运动规划。 4)移动机械手自适应滑模反演控制系统研究。以自适应反演控制技术补偿移动机械手的建模参数误差;以自适应滑模控制技术补偿移动机械手的非线性和外部干扰,将滑模变结构控制理论与Backstepping设计方法相结合,设计了移动机械手自适应滑模反演控制算法,提高了移动机械手在不确定性及未知扰动下的跟踪鲁棒性。 项目的创新点： 1)针对移动机械手关节驱动系统的承载能力、结构布置等问题,提出一种基于电磁式脉冲柱塞泵的微型电液直驱系统。该系统采用直线电机原理,将电机、泵一体化设计集成,有效简化了系统结构,便于在移动机械手上安装布置。通过电磁式脉冲柱塞泵的结构、电磁场以及关节驱动系统工作过程分析,建立了电液直驱系统对关节驱动的仿真模型,探讨了不同的工作频率对系统流量、工作电流及柱塞行程的影响,以及不同的负载压力对系统的流量和驱动电流的影响等。仿真与实验结果表明,该系统能够提供大于2.5MPa的油液压力,可满足移动机械手关节驱动所需的压力。同时,该微型电液直驱系统因其具有紧凑的结构,功率密度比大的特点,具有重要的研究意义和推广价值。 2)提出一种免疫小世界算法,解决移动机械手运动规划过程中冗余自由度控制参数选择问题。算法以小世界现象信息传递的高效性改进克隆过程中体细胞高频变异的随机性,扩大了种群的多样性和搜索范围。算法在全局勘探能力及算法的迭代次数等性能上都要优于传统小世界算法。根据移动机械手的构形变换优化准则,通过免疫小世界算法实现了对移动机械手的运动规划,规划结果准确,能够满足对运动目标操作的需要。 3)根据移动机械手的运动控制过程中的参数不确定性、非线性及外部干扰等因素,将滑模变结构控制理论与Backstepping设计方法相结合,提出了移动机械手自适应滑模反演控制算法,以反演控制技术补偿移动机械手的建模参数误差;以自适应滑模控制技术补偿移动机械手的非线性和外部干扰。该算法提高了移动机械手在不确定性及未知扰动下的跟踪鲁棒性。 4)针对传统图像边缘检测方法中存在的误分割或分割不完全等问题,提出了基于小世界网络的自适应阈值边缘检测算法,实现了图像边缘检测阈值从局部到全局的自适应,提高了边缘检测与图像分割的效果。采用该分割结果对Meanshift跟踪算法进行目标区域初始化,能够完成移动机械手对运动目标的识别与跟踪。同时,将边缘检测算法与跟踪算法相结合,实现视觉系统的自主识别与跟踪为视觉跟踪系统研究提供了一条新思路,具有一定的借鉴意义和应用价值。 项目主要技术经济指标 1)视觉反馈系统的反应时间为0.2～0.5秒,误差率不大于1%。 2)移动平台的设计速度5～10米/s,系统最大载重量50Kg。 3)微型关节驱动系统的输出液压力大于2.5MPa,输出流量为常压下不低于500ml/s。 4)授权发明专利1项,实用新型专利3项。 5)发表相关研究论文6篇,其中SCI检索3篇（IF=2.773、IF=1.584和IF=0.494）,EI期刊论文2篇,1篇国际会议。 6)该项目已获得山东省高等学校科研成果奖二等奖。