嵌入式DSP在机器人视觉伺服控制中的应用研究

"基于图像的机器人视觉伺服控制研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了基于图像的机器人视觉伺服控制这一主题，由河北科技大学的宋建卫在导师庞志峰的指导下完成。论文着重研究了如何将机器视觉技术与嵌入式系统相结合，以解决机器人视觉系统在实时性、性价比和恶劣环境适应性方面的问题。 传统的机器人视觉系统通常依赖于PC或更复杂的计算机系统，但这种依赖限制了系统的便携性和效率。论文作者受DSP（数字信号处理器）在多媒体领域的成功应用启发，提出将DSP作为机器人视觉系统中的专用图像处理芯片，以实现在动态图像中捕获和处理静态图像的功能。这一创新旨在提高系统的实时处理能力和适应性，同时降低系统成本。 论文详细介绍了基于DSP的嵌入式机器人视觉系统的设计，包括硬件平台的构建、操作系统的移植以及应用软件的开发。作者还在此基础上研究了多种机器人视觉跟踪和识别方法，并提出了一种适用于嵌入式系统的测试识别方法。这种方法在实际应用中显示出了实用、经济、体积小和易于扩展等优点。 在硬件层面，论文分析了机器人视觉系统的需求和TI公司的TMMS320DM642 DSP芯片的特性，设计了一个适合的硬件平台。同时，论文还提出了针对嵌入式视觉系统的图像采集、识别和导航跟踪算法，并在系统中实现了这些算法，验证了其有效性和优越性。 关键词涉及“嵌入式”、“机器人视觉”、“目标识别”、“机器人导航”和“空间向量”，表明该研究涵盖了机器人视觉系统的核心组成部分，包括目标检测、定位和运动规划。通过这样的研究，可以推动机器人在工业自动化生产中的广泛应用，提高生产效率和质量。