CN108748162A - 一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法 - Google Patents

一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，包括：采集目标物图像，通过目标物图像计算出目标物的位置坐标；设定拾取距离，根据位置目标选定若干个第一样本点和第二样本点，利用摆动舵机控制手爪顺次按第一轨迹和第二轨迹进行运动；读取摆动舵机内PWM信号占空比S，计算Di＝S/P的值；基于最小二乘法对xi进行拟合，得到拟合方程：调整拾取距离，根据拟合数据相应设定摆动舵机内PWM信号占空比并控制手爪顺次按第一轨迹和第二轨迹进行运动；控制手爪闭合完成目标物抓取并提取上行。本发明采用最小二乘法拟合，大大简化了实现轨迹的标定步骤，有利于提高机械臂拾取效率，方便机器人实验教学使用。

Description

一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法
技术领域
本发明涉及机器人机械臂，尤其是一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法。
背景技术
目前，机器人的图像识别定位一般是：将目标物与机器人的距离进行计算后输送到机械臂控制系统，通过舵机控制机械臂对目标物实现取放，而一般的机械臂会采用二连杆机构，每一个连杆由单独一个舵机驱动。在移动过程中，由于需要使手爪从某一高度竖直下降到预定目标位置处，因此希望是沿一条垂直向下的轨迹来运动，但实际上由舵机驱动的二连杆机构很难准确实现：
具体地，机械臂二连杆机构一般包括大臂、小臂及手爪，假设手爪拾取的位置坐标为P(y，z)，因此可得到如下关系式其中θ1为舵机控制大臂转动后大臂与水平面之间的夹角、θ2为小臂与大臂延长线之间的夹角，l1和l2均为常数；对上述关系式求反函数得由上式可以看出，θ1和θ2在实现过程中取值较为复杂，对抓取的影响较大，且呈非线性耦合关系，这为实现轨迹，尤其是移动到目标位置处的轨迹的标定增添了一定难度。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，能够简化标定步骤，提高机械臂拾取效率，方便机器人实验教学使用。
为了弥补现有技术的不足，本发明采用的技术方案是：
一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，包括以下步骤：
采集目标物图像，通过目标物图像计算出目标物的位置坐标；
设定拾取距离，即机械臂回转中心到手爪的距离xi，根据位置目标选定若干个第一样本点和第二样本点，利用摆动舵机控制手爪顺次按第一轨迹和第二轨迹进行运动；其中，所述若干个第一样本点/第二样本点等水平排列设置，所述每一第二样本点均位于相应的第一样本点的正下方；从起始位置到每一第一样本点的运动轨迹为第一轨迹，从每一第一样本点到相应的第二样本点的运动轨迹为第二轨迹；
读取两段运动轨迹过程中摆动舵机内PWM信号占空比S，计算Di＝S/P的值；其中，Di为拟合数据，P为摆动舵机的分辨率；
基于最小二乘法对xi进行拟合，得到拟合方程：
Di(xi)＝c0+c1xi+c2xi 2；其中C0、C1和C2均为方程参数；
调整拾取距离，根据拟合方程得到拟合数据，相应设定摆动舵机内PWM信号占空比，利用摆动舵机控制手爪顺次按第一轨迹和第二轨迹进行运动，从而使手爪到达目标物位置；
控制手爪闭合完成目标物抓取并提取上行。
进一步，通过摄像头或高速相机采集目标物图像。
进一步，通过目标物图像计算出目标物的位置坐标，包括以下步骤：
通过无线路由将目标物图像传输到计算机中；
利用计算机分析计算出目标物的位置坐标。
进一步，利用计算机分析计算出目标物的位置坐标，包括以下步骤：
对目标物图像依次进行高斯滤波、通道差分的二值化分割和形态学处理，得到转化图像；
利用BP神经网络算法识别转化图像的特征，获得目标物的位置坐标。
进一步，所述选定的第一样本点和第二样本点的个数均为10个。
进一步，根据位置目标选定若干个第一样本点和第二样本点，包括以下步骤：
根据位置目标计算出目标物的水平抓取范围；
在水平抓取范围上方一高度选定若干个水平排列的第一样本点；
在水平抓取范围内且在每一第一样本点的正下方处取相应的第二样本点。
进一步，利用旋转舵机控制机械臂转动到目标物的前方来调整拾取距离。
本发明的有益效果是：通过采集图像并处理，得到目标物的位置坐标，并选取相应样本点来进行轨迹测试，即针对占空比与拾取距离之间的关系，进行最小二乘法的曲线拟合，经这一过程最终得到单变量的拟合方程，因此就可通过确定新的拾取距离来确定拟合数据，从而确定占空比，之后就只需按照占空比进行调节就可以将手爪送至目标物位置处，从而实现拾取；与传统技术相比，不用考虑两连杆之间的几何参数，尤其是实际位置所导致的两杆之间的角度变化，使得标定更加简洁方便。因此，本发明采用最小二乘法拟合，大大简化了实现轨迹的标定步骤，有利于提高机械臂拾取效率，方便机器人实验教学使用。
附图说明
下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的实施方案。
图1是本发明的步骤流程图；
图2是本发明的示意效果图。
具体实施方式
参照图1和图2，本发明的一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，包括以下步骤：
采集目标物图像，通过目标物图像计算出目标物的位置坐标；
设定拾取距离，即机械臂回转中心到手爪的距离xi，根据位置目标选定若干个第一样本点3和第二样本点4，利用摆动舵机控制手爪顺次按第一轨迹1和第二轨迹2进行运动；其中，所述若干个第一样本点3/第二样本点4等水平排列设置，所述每一第二样本点4均位于相应的第一样本点3的正下方；从起始位置到每一第一样本点的运动轨迹为第一轨迹1，从每一第一样本点到相应的第二样本点4的运动轨迹为第二轨迹2；
读取两段运动轨迹过程中摆动舵机内PWM信号占空比S，计算Di＝S/P的值；其中，Di为拟合数据，P为摆动舵机的分辨率；
基于最小二乘法对xi进行拟合，得到拟合方程：
Di(xi)＝c0+c1xi+c2xi 2；其中C0、C1和C2均为方程参数；
调整拾取距离，根据拟合方程得到拟合数据，相应设定摆动舵机内PWM信号占空比，利用摆动舵机控制手爪顺次按第一轨迹1和第二轨迹2进行运动，从而使手爪到达目标物位置；
控制手爪闭合完成目标物抓取并提取上行。
具体地，通过采集图像并处理，得到目标物的位置坐标，并选取相应样本点来进行轨迹测试，即针对占空比与拾取距离之间的关系，进行最小二乘法的曲线拟合，经这一过程最终得到单变量的拟合方程，因此就可通过确定新的拾取距离来确定拟合数据，从而确定占空比，之后就只需按照占空比进行调节就可以将手爪送至目标物位置处，从而实现拾取；与传统技术相比，不用考虑两连杆之间的几何参数，尤其是实际位置所导致的两杆之间的角度变化，使得标定更加简洁方便。因此，本发明采用最小二乘法拟合，大大简化了实现轨迹的标定步骤，有利于提高机械臂拾取效率，方便机器人实验教学使用。
进一步，通过摄像头或高速相机采集目标物图像。
进一步，通过目标物图像计算出目标物的位置坐标，包括以下步骤：
通过无线路由将目标物图像传输到计算机中；
利用计算机分析计算出目标物的位置坐标。
进一步，利用计算机分析计算出目标物的位置坐标，包括以下步骤：
对目标物图像依次进行高斯滤波、通道差分的二值化分割和形态学处理，得到转化图像；
利用BP神经网络算法识别转化图像的特征，获得目标物的位置坐标。
具体地，高斯滤波、通道差分的二值化分割和形态学处理的原理基本上已为本领域的技术人员所熟知，而BP神经网络算法也是一种现有手段，因此在这对其具体过程不作赘述。
进一步，所述选定的第一样本点3和第二样本点4的个数均为10个。
进一步，根据位置目标选定若干个第一样本点3和第二样本点4，包括以下步骤：
根据位置目标计算出目标物的水平抓取范围；
在水平抓取范围上方一高度选定若干个水平排列的第一样本点3；
在水平抓取范围内且在每一第一样本点3的正下方处取相应的第二样本点4。
具体地，计算出的位置目标虽然是基于经处理过的图像得来的，但还是存在一定误差，所以对于抓取位置暂时不要太过限定，因此设置水平抓取范围，一般而言，在位置目标的同一水平的左侧以及右侧各选定一个位置点，以该两个位置点来作为水平抓取范围的两个端点。
进一步，利用旋转舵机控制机械臂转动到目标物的前方来调整拾取距离，优选转动到目标物的正前方，这样便于调整拾取距离，使机械臂为调整而做的移动路径更加简单。
进一步，利用抓取舵机控制手爪闭合完成目标物抓取并提取上行。
具体地，本实施例对机械臂没有要求限制，可以基于一般的机器人机械臂来进行抓取；
参照图2，一般的机械臂包括底座、机械手以及相应舵机，机械手包括手爪，舵机包括用于控制机械手在底座上进行水平旋转的旋转舵机、用于控制手爪开合的抓取舵机和用于控制机械手摆动的摆动舵机，对应二连杆机构，机械手还包括大臂6及小臂5，摆动舵机包括用于控制大臂6的二号舵机和用于控制小臂5的三号舵机。
因此，实际上一次轨迹是通过大臂6和小臂5的动作合力完成的，在测试时可分别获取二号舵机和三号舵机的占空比，再根据各自的占空比与拾取距离进行最小二乘法分段曲线拟合，从而得到拟合控制曲线，也就得到了拟合方程；在实际抓取时，根据相应的拟合方程算出占空比，从而实现对大臂6和小臂5的控制。
可见，其原理与单个摆动舵机的控制是一样的了，可推知，无论需要控制多少个部件，只要对其相应舵机进行拟合，就可以同样利用本发明的方法来实现。
优选地，在本实施例中，摆动舵机、旋转舵机和抓取舵机均利用PCA9685模块来进行驱动，固有分辨率为4069，即Di＝S/4069。
以上内容对本发明的较佳实施例和基本原理作了详细论述，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员应该了解在不违背本发明精神的前提下还会有各种等同变形和替换，这些等同变形和替换都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (7)

1.一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集目标物图像，通过目标物图像计算出目标物的位置坐标；
设定拾取距离，即机械臂回转中心到手爪的距离xi，根据位置目标选定若干个第一样本点和第二样本点，利用摆动舵机控制手爪顺次按第一轨迹和第二轨迹进行运动；其中，所述若干个第一样本点/第二样本点等水平排列设置，所述每一第二样本点均位于相应的第一样本点的正下方；从起始位置到每一第一样本点的运动轨迹为第一轨迹，从每一第一样本点到相应的第二样本点的运动轨迹为第二轨迹；
读取两段运动轨迹过程中摆动舵机内PWM信号占空比S，计算Di＝S/P的值；其中，Di为拟合数据，P为摆动舵机的分辨率；
基于最小二乘法对xi进行拟合，得到拟合方程：Di(xi)＝c0+c1xi+c2xi 2；其中C0、C1和C2均为方程参数；
调整拾取距离，根据拟合方程得到拟合数据，相应设定摆动舵机内PWM信号占空比，利用摆动舵机控制手爪顺次按第一轨迹和第二轨迹进行运动，从而使手爪到达目标物位置；
控制手爪闭合完成目标物抓取并提取上行。
2.根据权利要求1所述的一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，其特征在于，通过摄像头或高速相机采集目标物图像。
3.根据权利要求1所述的一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，其特征在于，通过目标物图像计算出目标物的位置坐标，包括以下步骤：
通过无线路由将目标物图像传输到计算机中；
利用计算机分析计算出目标物的位置坐标。
4.根据权利要求3所述的一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，其特征在于，利用计算机分析计算出目标物的位置坐标，包括以下步骤：
对目标物图像依次进行高斯滤波、通道差分的二值化分割和形态学处理，得到转化图像；
利用BP神经网络算法识别转化图像的特征，获得目标物的位置坐标。
5.根据权利要求1所述的一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，其特征在于，所述选定的第一样本点和第二样本点的个数均为10个。
6.根据权利要求1所述的一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，根据位置目标选定若干个第一样本点和第二样本点，包括以下步骤：
根据位置目标计算出目标物的水平抓取范围；
在水平抓取范围上方一高度选定若干个水平排列的第一样本点；
在水平抓取范围内且在每一第一样本点的正下方处取相应的第二样本点。
7.根据权利要求1-6任一所述的一种机器人实验教学用基于最小二乘法的机械臂控制方法，其特征在于，利用旋转舵机控制机械臂转动到目标物的前方来调整拾取距离。
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