LabVIEW中基于势能场的机器人视觉伺服轨迹插补与网络功能

本篇论文主要探讨的是在LabVIEW中利用Webservice和网络功能实现的机器人视觉伺服轨迹插补算法。该研究关注的核心是机器人在执行视觉伺服跟踪任务时，如何通过定义和应用势能场约束来规划最佳轨迹，以及如何通过三次样条曲线插补算法确保轨迹的连续性和动态性能。 首先，人工势能场法是关键，它在图像空间和机器人C空间中构建势能场，通过这种约束有效地规划机器人视觉伺服跟踪路径。然而，为了提高跟踪性能，需要实时将离散的轨迹点序列连接起来，形成连续可导的运动轨迹。为此，作者设计了一种三次样条曲线插补算法，通过对给定的机器人运动轨迹离散点进行插值，确保轨迹在满足势能场约束的同时，保持在机器人任务空间中的连续性和可微性。 机器人任务空间中的三次样条插补算法需要定义参考数据点和时间参考点，通过这些数据生成一条连续可微的轨迹。在实际操作中，插补步长可能会根据任务空间和图像空间的不同需求有所调整。为了提高算法效率和摄像机运动速度，时间间隔与距离成正比的设计被采用，这允许根据图像帧采集周期动态调整插补计算。 此外，论文还提到了图像空间中的插补策略，对于图像特征组值，同样采用了连续可微的三次样条曲线进行插补，确保其与机器人轨迹在势能场约束上的一致性。实验部分，通过建立基于ABB工业机器人的实验平台，结合TCP/IP网络通信，解决了机器人视觉系统稳定性与实用性的问题，并深入研究了网络通讯、实时编程和机器人视觉伺服控制软件的关键技术。 在基于位置的机器人视觉伺服控制算法方面，论文提出了一种新的算法，并通过三维构件模型的视觉伺服跟踪实验验证了其实用性和准确性。该研究旨在解决机器人在结构环境中目标物体位置和姿态的精确控制问题，有助于提高机器人在复杂环境中的自主导航和任务执行能力。 这篇论文围绕机器人视觉伺服轨迹规划和控制展开，展示了如何运用Webservice和网络功能优化机器人视觉系统，以及如何通过理论与实验相结合的方式，提升机器人的智能化水平和控制精度，使之更好地适应实际应用需求。