智能码垛机器人控制系统研究：视觉定位与启发式装车

"该文档是山东建筑大学硕士学位论文，主要探讨了人工智能在机器学习领域中的应用，特别是针对智能码垛装车工业机器人的控制系统的研究与实施。论文关注于解决自动化设备在货车车厢定位精度和效率上的问题，提出了一种集成视觉车辆定位的智能码垛装车机器人控制系统方案。" 在当前的物流行业中，码垛机器人扮演着关键角色，它们在不同领域的工业现场广泛用于搬运作业。论文指出，直接在开放式货车车厢内进行码垛装车能有效提升运输效率，但现有的自动化技术在智能化和应用水平上存在不足，尚未有满足高效智能装车需求的码垛机器人系统。 为了解决这些问题，论文提出了一种创新的控制系统架构，包含车辆定位功能。硬件结构包括工业相机、工控机、运动控制器及周边设备，软件部分则采用模块化设计，包括运动控制子系统、装车定位子系统、通讯模块和人机交互界面。 码垛机器人运动控制子系统的构建是论文的核心之一。通过利用四自由度码垛机器人本体，基于D-H法建立了机器人运动模型，进行运动学分析，为码垛装车的空间规划提供理论基础，以提升系统的灵活性和效率。 装车定位子系统则依赖于单目视觉技术。通过JAI工业相机捕获货物图像，并在VC++6.0环境中运用HALCON和OPENCV图像库进行处理，利用模板匹配算法确定货物在图像坐标系的位置，进一步转换为机器人坐标系下的坐标，从而得到货车车厢的位置信息。 论文最后部分设计了装车策略，采用对角式的启发式规划路径，适应不同车厢体积。通过搭建实际的码垛装车平台，进行定位实验和装车规划实验，验证了控制系统在定位精度和装车效率方面的可行性。 关键词涉及的领域包括机器人系统、运动控制、机器视觉、装车定位以及启发式装车规划，这些都是论文深入探讨的关键技术点。 这篇硕士学位论文详细研究了人工智能和机器学习如何应用于工业码垛机器人的智能控制系统，旨在优化物流行业的装车作业，提高效率并降低误差，对于相关领域的科研和技术发展具有重要的参考价值。