检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郑永杰 刘旭东 周桐 滕绍东 季奇 ZHENG Yong-jie;LIU Xu-dong;ZHOU Tong;TENG Shao-dong;JI Qi
机构地区:[1]中国机械科学研究总院集团有限公司,北京100044
出 处:《制造业自动化》2024年第12期41-46,共6页Manufacturing Automation
摘 要:由于视觉传感器与机械手之间的精确标定较为困难,导致在无标定条件下,视觉反馈信息与机械手控制之间的映射关系存在不确定性,从而影响了控制精度。为实现机械手运动轨迹的动态调整和优化,提出基于GRNN算法的冗余度装配机械手无标定视觉伺服控制。分别对装配机械手工作区域的二维视觉图像的中心矩和几何矩进行计算,并通过组合二阶和三阶归一化中心矩,得到图像Hu矩。以提取到的图像矩作为输入特征,结合GRNN模型,将分子求和层和分母求和层的输出结果进行组合,得到伺服控制增量预测值。结合逆运动学求解法,采用雅可比矩阵的伪逆,将GRNN预测得到的控制增量映射为机械手的关节角度变化量。实验结果表明,采用该方法对机械手进行无标定视觉伺服控制时,机械手移动轨迹与期望轨迹贴合度更高,具备较为理想的控制效果。
关 键 词:GRNN算法 机械手 无标定 伺服控制 控制精度
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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