移动机械臂视觉抓取与动力学控制研究

"无线摄像机拍摄图像时机械臂的位姿-distributed optimization and statistical learning via the alternating direction" 这篇硕士论文探讨了无线摄像机在拍摄机械臂工作时的位姿分析，特别是涉及机械臂在视觉引导下的物体抓取和动力学控制。论文的焦点在于如何通过分布式优化和统计学习方法来解决机械臂的交替方向问题，从而实现精确的运动控制。 机械臂的位姿通常由其在不同坐标系中的位置和姿态表示。在描述中提到，机械臂的第3、4、5模块以及夹持器位于一个特定的y-z平面上，这表明它们在设计时考虑到了简化坐标转换和目标定位的便利性。无线摄像机被用于捕捉机械臂的动作，其图像中心位于y-z平面上的某一点，即x'y'z'坐标系的y'轴上，这使得基于图像的目标定位变得更加简单。 论文作者陈建业在导师刘士荣教授的指导下，深入研究了移动机械臂的动力学控制问题，特别是在面对不确定性的情况下，如何实现机械臂的轨迹跟踪控制。这一部分涵盖了复杂的非线性系统的控制策略，可能包括模型预测控制、自适应控制或者滑模控制等方法，以应对系统参数的变化和外界干扰。 视觉伺服控制是另一个核心主题，利用无线摄像机提供的视觉信息来调整机械臂的运动，确保其准确地接近和抓取目标物体。这通常涉及到图像处理、目标检测和跟踪算法，以及将这些视觉信息实时转化为机械臂的运动指令。 此外，论文还讨论了知识产权和使用权的问题，表明作者承诺论文的原创性和后续使用授权给杭州电子科技大学。学校有权保留论文副本，允许论文的公开和使用，同时也强调了对于保密论文的解密后使用的规定。 这篇论文集中于无线摄像机辅助的机械臂视觉控制，结合分布式优化和统计学习技术，为解决实际中的定位精度和动态控制问题提供了理论和方法论支持。通过这样的研究，可以推动移动机械臂在工业自动化、服务机器人和复杂环境作业中的应用。