基于Kinect的双臂协调操作与路径规划研究

"该资源是一篇2014年的工程技术论文，主要研究了如何采用微软的Kinect设备构建一个双机械臂协调操作系统，用于完成精细的多臂协调任务。研究中，利用Kinect作为视觉传感器进行实时场景检测，并结合工作空间的RRT算法进行路径规划。同时，结合手眼协调控制技术和粒子滤波算法实现目标物体的精确跟踪和抓取。通过设计实验系统，验证了双臂协作完成物体交接的可靠性。" 在本文中，作者们详细阐述了一个基于Kinect的多臂协调操作系统的设计与实现。他们首先建立了一个双机械臂系统，其中一个具有七自由度的机械臂，利用快速探索随机树（RRT）算法来规划其末端执行器的路径，以自主抓取目标物体。Kinect作为低成本的3D视觉传感器，提供了实时的环境感知，这对于精准的路径规划至关重要。 此外，另一台六自由度的机械臂则利用末端的摄像头获取图像，通过图像误差控制机械臂的运动，确保对目标物体的精确操纵。论文中提到的手眼协调控制技术是确保机械臂能够根据摄像头捕捉到的图像信息准确调整其运动的关键。在此基础上，还应用了粒子滤波算法进行目标的实时跟踪，增强了系统的动态适应性。 论文中设计的实验系统着重于展示双臂如何协作完成物体的交接任务，这在多臂协调操作中是一个复杂而关键的环节。通过实际操作和测试，作者们证明了所提出的实验方法在多臂协同操作中的可靠性和有效性。 关键词涵盖了Kinect、粒子滤波、多臂操作、路径规划和视觉伺服等核心概念，表明这篇论文深入探讨了这些领域的交叉应用，对于理解和改进基于视觉的多机器人协调操作有着重要的理论和实践意义。论文的引用格式分别给出了中文和英文版本，方便后续的研究者引用。