移动机械臂的视觉伺服抓取控制与动力学研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了移动机械臂的动力学控制与基于视觉的物体抓取问题，由陈建业研究生撰写，刘士荣教授指导，完成于2010年11月。论文集中研究了具有不确定性的机械臂轨迹跟踪控制，并结合视觉技术进行物体抓取。" 在机械臂抓取目标的两种动作模式中，涉及到分布式优化和统计学习通过交替方向的方法。第一种运动模式中，机械臂抓取远处或近处目标有不同的动作策略。在抓取远处目标时，需要考虑机械臂的结构尺寸和关节的角位移，如图5.12所示，其中夹持器的运动受到一系列约束，包括关节角位移E、θ2、θ3、θ4、θ5和θ6（对于具有两自由度的第5模块），以及目标在基座坐标系中的位置(X, Y, Z)。根据这些约束，可以通过公式(5.21)、(5.22)和对Y轴的偏向角约束来计算出合适的关节角度，以确保夹持器能够准确地到达目标位置。 在视觉技术的应用中，研究生陈建业的论文重点关注了如何利用视觉信息进行物体抓取。移动机械臂不仅需要精确的动态控制，还需要能够感知环境并定位目标的能力。视觉伺服在此过程中起到了关键作用，它能提供实时的目标位置信息，帮助机械臂进行精确的轨迹规划和控制，以适应目标位置的变化。通过视觉系统获取的目标位置数据，可以反馈到控制系统中，调整机械臂的运动，实现高精度的抓取操作。 此外，论文还提到了移动机械臂动力学控制的重要性，由于机械臂是复杂的强耦合非线性系统，其动态行为分析和控制策略设计极具挑战。在面对不确定性因素时，如机械臂参数的变动、外部扰动等，需要设计出鲁棒的轨迹跟踪控制算法，以保证机械臂在执行任务时的稳定性和准确性。这通常涉及到对机械臂动力学模型的理解，以及对控制理论，如滑模控制、自适应控制等的深入应用。 论文最后可能还涵盖了实验验证和仿真结果，以展示提出的控制策略在实际应用中的性能。通过这样的研究，不仅推动了移动机械臂技术的发展，也为机器人在工业、服务、医疗等领域的广泛应用提供了理论支持和技术基础。