煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划

Industry and Mine Automation(2022)

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摘要
针对机器人分拣煤矸石时,因输送带打滑、左右摆动而造成矸石定位不准确、机械臂末端抓取失败和载荷冲击等问题,提出了一种基于机器视觉的煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划方法.首先,采用基于HU不变矩图像匹配算法对目标矸石进行匹配识别并获取目标矸石位姿;其次,分别建立机器人和相机-机器人运动学方程,并进行正逆求解,实现基于视觉的目标矸石精确定位;最后,采用位置-速度-加速度三环PID控制算法进行目标矸石动态跟踪,即位置环控制器的输入为获取的目标矸石精确位置,位置环控制器的输出作为速度环控制器的输入,速度环控制器的输出作为加速度环控制器的输入,将加速度环控制器的输出叠加到伺服电动机上,使机械臂末端与目标矸石达到位置、速度同步运动的效果,实现平稳快速抓取.采用Matlab对三环PID控制算法、三维比例导引算法和三维偏置比例导引算法进行仿真对比,结果表明:对动态目标的跟踪抓取在追随式、同步式和拦截式3种情况下,三环PID控制算法的响应时间、跟踪抓取时间均较比例导引算法及偏置比例导引算法短,且三环PID控制算法在整个过程中各轴速度、加速度连续、平滑,没有出现突变情况,可实现动态目标同步跟踪、精准抓取.在煤矸石分拣系统平台上应用三环PID控制算法、比例导引算法和偏置比例导引算法进行适应性实验,结果表明:3种算法在机器人运行时各个关节均未超限;三环PID控制算法完成抓取的平均时间比比例导引算法和偏置比例导引算法短;三环PID控制算法在抓取点的平均速度偏差在1 mm/s左右,跟踪速度偏差较小,可满足对高速度目标的同步跟踪、精准抓取要求.
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关键词
coal gangue sorting robot,dynamic target,target gangue tracking and grasping,hu moment invariants,position-velocity-acceleration three-loop pid control,intercepting type,following type,synchronous type
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