DE112019003470T5

DE112019003470T5 - Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern

Info

Publication number: DE112019003470T5
Application number: DE112019003470.7T
Authority: DE
Inventors: Tianlei Wang; Zhu Wang; Tianqing Wang; Xin Zhang; Bing Luo; Ye Li; Yuqing Wang; Jingling Zhang; Xiaoxi HAO
Original assignee: Wuyi University
Current assignee: Wuyi University
Priority date: 2018-07-09
Filing date: 2019-03-22
Publication date: 2021-04-29
Also published as: WO2020010876A1; CN108748162B; CN108748162A; US20200290201A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung offenbart ein auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern, umfassend: Sammeln eines Zielobjektbildes und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Zielobjektbild; Einstellen eines Aufnahmeabstandes und Auswählen der mehreren ersten Abtastpunkte und zweiten Abtastpunkte in Übereinstimmung mit dem Positionsziel; durch das Schwenklenkgetriebes durchgeführtes Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß einer ersten Spur und einer zweiten Spur; Lesen des Tastverhältnisses S des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe; Berechnen des Werts Di=S/P; Durchführen einer Anpassung von xi basierend auf der Methode der kleinsten Quadrate, um eine Anpassungsgleichung zu erhalten; Einstellen des Aufnahmeabstandes, Einstellen des Tastverhältnisses des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe in Übereinstimmung mit den Anpassungsdaten und Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß der ersten Spur und der zweiten Spur; Ansteuern der Klaue zum Schließen, um ein Greifen, ein Abheben und eine Aufwärtsbewegung des Zielobjekts zu vervollständigen. Die vorliegende Erfindung verwendet eine Anpassung der Methode der kleinsten Quadrate, wodurch die Kalibrierungsschritte der Implementierungsspur erheblich vereinfacht werden, was förderlich für Verbessern der Aufnahmeeffizienz des Roboterarms und Erleichtern des experimentellen Lehrens von Robotern ist.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Erfindung betrifft einen Roboterarm des Roboters, insbesondere ein auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern.
STAND DER TECHNIK
Gegenwärtig erfolgt die Bilderkennung und -positionierung von Robotern im Allgemeinen wie folgt: der Abstand zwischen dem Ziel und dem Roboter wird berechnet und dann an das Roboterarmsteuersystem übertragen, und der Roboterarm wird durch das Lenkgetriebe angesteuert, um ein Nehmen und Ablegen des Ziels zu realisieren, während der allgemeine Roboterarm einen Zwei-Verbindungsstangen-Mechanismus verwendet, wobei jede Verbindungsstange durch ein separates Lenkgetriebe angetrieben wird. Während des Bewegungsvorgangs ist es erwünscht, sich entlang einer vertikalen Abwärtsspur zu bewegen, da die Klaue vertikal von einer bestimmten Höhe zu einer vorbestimmten Zielposition abgesenkt werden soll, aber der durch das Lenkgetriebe angetriebene Zwei-Verbindungsstangen-Mechanismus kann es tatsächlich schwierig genaue implementieren;
insbesondere umfasst der Zwei-Verbindungsstangen-Mechanismus des Roboterarms üblicherweise einen großen Arm, einen kleinen Arm und eine Klaue, unter der Annahme, dass die Positionskoordinate für die Aufnahme der Klaue P(y, z) ist, kann die folgende Beziehungsformel erhalten werden: ${\begin{matrix} y_{p} = l_{1} cos θ_{1} + l_{2} cos (θ_{1} + θ_{2}) \\ z_{p} = l_{1} sin θ_{1} + l_{2} sin (θ_{1} + θ_{2}) \end{matrix}$
dabei steht 01 für einen durch den großen Arm und die horizontalebene eingeschlossenen Winkel nach Ansteuern des großen Arms zur Drehung durch das Lenkgetriebe und θ2 für einen durch die Verlängerungslinien des kleinen Arms und des großen Arms eingeschlossenen Winkel, wobei 11 und 12 beides Konstanten sind, Ermitteln der Umkehrfunktion für die obige Beziehungsformel: ${\begin{array}{l} θ_{1} = arccos [\frac{y_{p}^{2} + z_{p}^{2} + l_{1}^{2} - l_{2}^{2}}{2 l_{1} x_{p}} cos θ_{p}] + arctg \frac{z_{p}}{y_{p}} \\ θ_{2} = arccos [\frac{y_{p}^{2} + z_{p}^{2} + l_{2}^{2} - l_{1}^{2}}{2 l_{2} x_{p}} cos θ_{p}] + arctg \frac{z_{p}}{y_{p}} - θ_{1} \end{array}$
, von der obigen Formel kann es herausgefunden werden,
dass im Implementierungsprozess die Bestimmung der Werte von 01 und θ2 relativ komplex ist, 01 und θ2 einen größeren Einfluss auf das Greifen haben und eine nichtlineare Kopplungsbeziehung miteinander bilden, was die Kalibrierung der Spur insbesondere der sich zur Zielposition bewegenden Spur, um einen gewissen Grad schwieriger macht.
INHALT DER VORLIEGENDEN ERFINDUNG
Hinsichtlich der oben geschilderten Probleme stellt die vorliegende Erfindung ein auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern zur Verfügung, mit dem die Kalibrierungsschritte vereinfacht werden können, die Aufnahmeeffizienz des Roboterarms verbessert und die Verwendung des Roboters für experimentelles Lehren erleichtert werden kann.
Um die Mängel aus dem Stand der Technik zu überwinden, verwendet die vorliegende Erfindung die folgende technische Lösung:

Ein auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern, umfassend die folgenden Schritte:
- Sammeln eines Zielobjektbildes und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Zielobjektbild;
- Einstellen eines Aufnahmeabstandes, nämlich eines Abstandes x_ides Umdrehmittelpunkts des Roboterarms zu der Klaue, Auswählen mehrerer erster Abtastpunkte und zweiter Abtastpunkte und durch das Schwenklenkgetriebes durchgeführtes Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß einer ersten Spur und einer zweiten Spur; wobei die mehreren ersten Abtastpunkte/die zweiten Abtastpunkte mit einem gleichen Niveau angeordnet sind, und wobei jeder zweite Abtastpunkt sich jeweils genau unterhalb des entsprechenden ersten Abtastpunkts befindet; und wobei die Bewegungsspur von der Ausgangsposition zu jedem ersten Abtastpunkt die erste Spur ist, während die Bewegungsspur von jedem ersten Abtastpunkt zum entsprechenden zweiten Abtastpunkt die zweite Spur ist;
- Lesen des Tastverhältnisses S des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe während der beiden Bewegungsspuren,
- Berechnen des Werts Di=S/P; wobei Di die Anpassungsdaten und P die Auflösung des Schwenklenkgetriebes darstellt;
- Durchführen einer Anpassung von xi basierend auf der Methode der kleinsten Quadrate, um eine Anpassungsgleichung zu erhalten: $D_{i} (x_{i}) = c_{0} + c_{1} x_{i} + c_{2} x_{i}^{2}$
  wobei C₀, C₁ und C₂ alle Gleichungsparameter sind;
- Einstellen des Aufnahmeabstandes, Erhalten der Anpassungsdaten gemäß der Anpassungsgleichung, entsprechendes Einstellen des Tastverhältnisses des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe, durch das Schwenklenkgetriebe durchgeführtes Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß der ersten Spur und der zweiten Spur, wodurch die Klaue die Position des Zielobjekts erreicht;
- Ansteuern der Klaue zum Schließen, um ein Greifen, ein Abheben und eine Aufwärtsbewegung des Zielobjekts zu vervollständigen.

Bevorzugt wird ein Zielobjektbild durch eine Kamera oder eine Hochgeschwindigkeitskamera erfasst.
Bevorzugt umfasst das Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Zielobjektbild die folgenden Schritte:

Übertragen des Zielobjektbilds an einen Computer über drahtloses Routing;
Analysieren und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts mittels des Computers.
Bevorzugt umfassen das Analysieren und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts mittels des Computers die folgenden Schritte:
- aufeinanderfolgendes Durchführen einer Gaußschen Filterung, einer binären Teilung der Kanaldifferenz und einer morphologischen Verarbeitung für das Zielobjektbild, um ein transformiertes Bild zu erhalten;
- Identifizieren der Eigenschaften des transformierten Bildes unter Verwendung des BP-Neuronalnetz-Algorithmus, um die Positionskoordinaten des Zielobjekts zu erhalten.

Bevorzugt beträgt die Anzahl der ausgewählten ersten Abtastpunkte und zweiten Abtastpunkte jeweils 10.
Bevorzugt umfasst das Auswählen der mehreren ersten Abtastpunkte und zweiten Abtastpunkte in Übereinstimmung mit dem Positionsziel die folgenden Schritte:

Berechnen des horizontalen Greifbereichs des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Positionsziel;
Auswählen von mehreren horizontal eingereihten ersten Abtastpunkten an einer Höhe oberhalb des horizontalen Greifbereichs;
Nehmen der entsprechenden zweiten Abtastpunkte genau unterhalb jedes ersten Abtastpunkts und innerhalb des horizontalen Greifbereichs.

Bevorzugt wird der Roboterarm mittels des Drehlenkgetriebes zur Drehung zur Front des Zielobjekts angesteuert, um den Aufnahmeabstand einzustellen.
Die vorliegende Erfindung hat den folgenden Vorteil: durch Erfassen und Verarbeiten der Bilder werden die Positionskoordinaten eines Zielobjekts erhalten, und entsprechende Abtastpunkte werden ausgewählt, um einen Spurtest durchzuführen, nämlich wird bezüglich der Beziehung zwischen dem Tastverhältnis und dem Aufnahmeabstand eine Kurvenanpassung der Methode der kleinsten Quadrate durchgeführt, durch den Prozess wird schließlich eine Anpassungsgleichung der einzelnen Variable erhalten, deshalb können die Anpassungsdaten durch ein Feststellen eines neuen Aufnahmeabstandes festgestellt werden, wodurch das Tastverhältnis festgestellt wird, danach kann die Klaue durch ein Einstellen gemäß dem Tastverhältnis zu der Position des Zielobjekts gefördert werden, um eine Aufnahme zu realisieren; im Vergleich zum Stand der Technik besteht keine Notwendigkeit, die geometrischen Parameter zwischen zwei Verbindungsstangen zu berücksichtigen, insbesondere die durch die tatsächliche Position bewirkte Variierung des Winkels zwischen den beiden Stangen, wodurch die Kalibrierung einfacher und leichter wird. Aufgrund dessen verwendet die vorliegende Erfindung eine Anpassung der Methode der kleinsten Quadrate, wodurch die Kalibrierungsschritte der Implementierungsspur erheblich vereinfacht werden, was förderlich für Verbessern der Aufnahmeeffizienz des Roboterarms und Erleichtern des experimentellen Lehrens von Robotern ist.
Figurenliste
Im Zusammenhang mit Figuren werden bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung im Folgenden dargestellt, um die Ausführungsform der vorliegenden Erfindung näher zu erläutern.

1 zeigt ein Ablaufdiagramm der Schritte der vorliegenden Erfindung.
2 zeigt ein schematisches Effektdiagramm der vorliegenden Erfindung.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Siehe 1 und 2, ein auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern, umfassend die folgenden Schritte:

Sammeln eines Zielobjektbildes und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Zielobjektbild;
Einstellen eines Aufnahmeabstandes, nämlich eines Abstandes x_ides Umdrehmittelpunkts des Roboterarms zu der Klaue, Auswählen mehrerer erster Abtastpunkte 3 und zweiter Abtastpunkte 4 und durch das Schwenklenkgetriebes durchgeführtes Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß einer ersten Spur 1 und einer zweiten Spur 2; wobei die mehreren ersten Abtastpunkte 3/die zweiten Abtastpunkte 4 mit einem gleichen Niveau angeordnet sind, und wobei jeder zweite Abtastpunkt 4 sich jeweils genau unterhalb des entsprechenden ersten Abtastpunkts 3 befindet; und wobei die Bewegungsspur von der Ausgangsposition zu jedem ersten Abtastpunkt die erste Spur 1 ist, während die Bewegungsspur von jedem ersten Abtastpunkt zum entsprechenden zweiten Abtastpunkt 4 die zweite Spur 2 ist;
Lesen des Tastverhältnisses S des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe während der beiden Bewegungsspuren, Berechnen des Werts Di; wobei Di die Anpassungsdaten und P die Auflösung des Schwenklenkgetriebes darstellt;
Durchführen einer Anpassung von xi basierend auf der Methode der kleinsten Quadrate, um eine Anpassungsgleichung zu erhalten: $D_{i} (x_{i}) = c_{0} + c_{1} x_{i} + c_{2} x_{i}^{2}$
; wobei C₀, C₁ und C₂ alle Gleichungsparameter sind;
Einstellen des Aufnahmeabstandes, Erhalten der Anpassungsdaten gemäß der Anpassungsgleichung, entsprechendes Einstellen des Tastverhältnisses des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe, durch das Schwenklenkgetriebe durchgeführtes Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß der ersten Spur 1 und der zweiten Spur 2, wodurch die Klaue die Position des Zielobjekts erreicht;
Ansteuern der Klaue zum Schließen, um ein Greifen, ein Abheben und eine Aufwärtsbewegung des Zielobjekts zu vervollständigen.

Durch Erfassen und Verarbeiten der Bilder werden insbesondere die Positionskoordinaten eines Zielobjekts erhalten, und entsprechende Abtastpunkte werden ausgewählt, um einen Spurtest durchzuführen, nämlich wird bezüglich der Beziehung zwischen dem Tastverhältnis und dem Aufnahmeabstand eine Kurvenanpassung der Methode der kleinsten Quadrate durchgeführt, durch den Prozess wird schließlich eine Anpassungsgleichung der einzelnen Variable erhalten, deshalb können die Anpassungsdaten durch ein Feststellen eines neuen Aufnahmeabstandes festgestellt werden, wodurch das Tastverhältnis festgestellt wird, danach kann die Klaue durch ein Einstellen gemäß dem Tastverhältnis zu der Position des Zielobjekts gefördert werden, um eine Aufnahme zu realisieren; im Vergleich zum Stand der Technik besteht keine Notwendigkeit, die geometrischen Parameter zwischen zwei Verbindungsstangen zu berücksichtigen, insbesondere die durch die tatsächliche Position bewirkte Variierung des Winkels zwischen den beiden Stangen, wodurch die Kalibrierung einfacher und leichter wird.
Aufgrund dessen verwendet die vorliegende Erfindung eine Anpassung der Methode der kleinsten Quadrate, wodurch die Kalibrierungsschritte der Implementierungsspur erheblich vereinfacht werden, was förderlich für Verbessern der Aufnahmeeffizienz des Roboterarms und Erleichtern des experimentellen Lehrens von Robotern ist.
Bevorzugt wird ein Zielobjektbild durch eine Kamera oder eine Hochgeschwindigkeitskamera erfasst.
Bevorzugt umfasst das Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Zielobjektbild die folgenden Schritte:

Übertragen des Zielobjektbilds an einen Computer über drahtloses Routing;
Analysieren und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts mittels des Computers.

Bevorzugt umfassen das Analysieren und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts mittels des Computers die folgenden Schritte:

aufeinanderfolgendes Durchführen einer Gaußschen Filterung, einer binären Teilung der Kanaldifferenz und einer morphologischen Verarbeitung für das Zielobjektbild, um ein transformiertes Bild zu erhalten;
Identifizieren der Eigenschaften des transformierten Bildes unter Verwendung des BP-Neuronalnetz-Algorithmus, um die Positionskoordinaten des Zielobjekts zu erhalten.
Insbesondere sind die Prinzipien der Gaußschen Filterung, der binären Teilung der Kanaldifferenz und der morphologischen Verarbeitung im Wesentlichen bekannt für die Fachleute auf diesem Gebiet, und der BP-Neuronalnetz-Algorithmus ist auch ein bestehendes Verfahren, aufgrund dessen wird der konkrete Prozess hier nicht näher erläutert.

Bevorzugt beträgt die Anzahl der ausgewählten ersten Abtastpunkte 3 und zweiten Abtastpunkte 4 jeweils 10.
Bevorzugt umfasst das Auswählen der mehreren ersten Abtastpunkte 3 und zweiten Abtastpunkte 4 in Übereinstimmung mit dem Positionsziel die folgenden Schritte:

Berechnen des horizontalen Greifbereichs des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Positionsziel;
Auswählen von mehreren horizontal eingereihten ersten Abtastpunkten 3 an einer Höhe oberhalb des horizontalen Greifbereichs;
Nehmen der entsprechenden zweiten Abtastpunkte 4 genau unterhalb jedes ersten Abtastpunkts 3 und innerhalb des horizontalen Greifbereichs.

Obwohl das berechnete Positionsziel auf dem verarbeiteten Bild basierend erhalten wird, besteht insbesondere eine bestimmte Abweichung, deshalb wird die Aufnahmeposition zeitweilig nicht zu viel beschränkt, dazu wird ein horizontaler Greifbereich eingestellt, im Allgemeinen wird auf der linken Seite und rechten Seite auf demselben Niveau des Positionsziels jeweils ein Positionspunkt ausgewählt, dabei werden die beiden Positionspunkte als zwei Endpunkte des horizontalen Greifbereichs verwendet.
Bevorzugt wird der Roboterarm mittels des Drehlenkgetriebes zur Drehung zur Front des Zielobjekts angesteuert, um den Aufnahmeabstand einzustellen, bevorzugt wird der Roboterarm zur genauen Front des Zielobjekts gedreht, wodurch der Aufnahmeabstand leicht eingestellt werden kann, so dass der Bewegungspfad, der durch den Roboterarm zum Einstellen durchgeführt wird, einfacher wird.
Bevorzugt wird mittels des Greiflenkgetriebes die Klaue zum Schließen angesteuert, um ein Greifen, ein Abheben und eine Aufwärtsbewegung des Zielobjekts zu vervollständigen.
Insbesondere besteht in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel keine Beschränkung für den Roboterarm, dabei kann ein allgemeiner Roboterarm zum Greifen verwendet werden; siehe 2, umfasst ein allgemeiner Roboterarm einen Sitz, einen Manipulator und ein entsprechendes Lenkgetriebe, wobei der Manipulator eine Klaue umfasst, und wobei das Lenkgetriebe ein Drehlenkgetriebe zum Ansteuern des Manipulators zur horizontalen Drehung auf dem Sitz, ein Greiflenkgetriebe zum Ansteuern der Klaue zum Öffnen und Schließen und ein Schwenklenkgetriebe zum Ansteuern des Manipulators zum Schwenken umfasst, und wobei dem Zwei-Verbindungsstangen-Mechanismus entsprechend der Manipulator weiterhin einen großen Arm 6 und einen kleinen Arm 5 umfasst, und wobei das Schwenklenkgetriebe ein Lenkgetriebe Nr. 2 zum Ansteuern des großen Arms 6 und ein Lenkgetriebe Nr. 3 zum Ansteuern des kleinen Arms 5 umfasst.
Aufgrund dessen ist eine Spur durch die Betätigungen des großen Arm 6 und des kleinen Arms 5 gemeinsam vervollständigt, beim Testen kann das Tastverhältnis des Lenkgetriebes Nr. 2 und des Lenkgetriebes Nr. 3 jeweils erhalten werden, dann wird in Übereinstimmung mit dem jeweiligen Tastverhältnis und dem Aufnahmeabstand eine segmentierte Kurvenanpassung mit der Methode der kleinsten Quadrate durchgeführt, um eine angepasste Steuerkurve zu erhalten, nämlich wird die Anpassungsgleichung erhalten; beim tatsächlichen Greifen wird das Tastverhältnis gemäß der entsprechenden Anpassungsgleichung berechnet, um eine Ansteuerung für den großen Arm 6 und den kleinen Arm 5 zu realisieren.
Es ist ersichtlich, dass das Prinzip gleich wie die Steuerung für ein einzelnes Schwenklenkgetriebe, davon kann es abgeleitet werden, dass unabhängig davon, wie viele Komponenten zu steuern sind, es durch eine Anpassung des entsprechenden Lenkgetriebes mittels des Verfahrens der vorliegenden Erfindung realisiert werden kann.
Bevorzugt werden in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel das Schwenklenkgetriebe, das Drehlenkgetriebe und das Greiflenkgetriebe jeweils mittels des PCA9685-Moduls angetrieben, wobei die inhärente Auflösung 4069 beträgt, nämlich Di=S/4069.
Oben werden die bevorzugten Ausführungsbeispiele und die wesentlichen Prinzipien der vorliegenden Erfindung näher erläutert, darauf wird die vorliegende Erfindung nicht auf die obige Ausführungsform beschränkt, der Fachmann, der mit diesem Gebiet vertraut ist, kann ohne Abweichung von dem Gedanken der vorliegenden Erfindung äquivalente Varianten oder Ersetzungen durchführen, und diese äquivalenten Varianten oder Ersetzungen sollen als von dem durch die Ansprüche definierten Schutzumfang gedeckt angesehen werden.

Claims

Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern, dadurch gekennzeichnet, dass es die folgenden Schritte umfasst: Sammeln eines Zielobjektbildes und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Zielobjektbild; Einstellen eines Aufnahmeabstandes, nämlich eines Abstandes x_ides Umdrehmittelpunkts des Roboterarms zu der Klaue, Auswählen mehrerer erster Abtastpunkte und zweiter Abtastpunkte und durch das Schwenklenkgetriebes durchgeführtes Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß einer ersten Spur und einer zweiten Spur; wobei die mehreren ersten Abtastpunkte/die zweiten Abtastpunkte mit einem gleichen Niveau angeordnet sind, und wobei jeder zweite Abtastpunkt sich jeweils genau unterhalb des entsprechenden ersten Abtastpunkts befindet; und wobei die Bewegungsspur von der Ausgangsposition zu jedem ersten Abtastpunkt die erste Spur ist, während die Bewegungsspur von jedem ersten Abtastpunkt zum entsprechenden zweiten Abtastpunkt die zweite Spur ist; Lesen des Tastverhältnisses S des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe während der beiden Bewegungsspuren, Berechnen des Werts Di rechnen mit =S/P; wobei Di die Anpassungsdaten und P die Auflösung des Schwenklenkgetriebes darstellt; Durchführen einer Anpassung von xi basierend auf der Methode der kleinsten Quadrate, um eine Anpassungsgleichung zu erhalten: $D_{i} (x_{i}) = c_{0} + c_{1} x_{i} + c_{2} x_{i}^{2}$
; wobei C₀, C₁ und C₂ alle Gleichungsparameter sind; Einstellen des Aufnahmeabstandes, Erhalten der Anpassungsdaten gemäß der Anpassungsgleichung, entsprechendes Einstellen des Tastverhältnisses des PWM-Signals in dem Schwenklenkgetriebe, durch das Schwenklenkgetriebe durchgeführtes Ansteuern der Klaue zur Bewegung nacheinander gemäß der ersten Spur und der zweiten Spur, wodurch die Klaue die Position des Zielobjekts erreicht; Ansteuern der Klaue zum Schließen, um ein Greifen, ein Abheben und eine Aufwärtsbewegung des Zielobjekts zu vervollständigen.
Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein Zielobjektbild durch eine Kamera oder eine Hochgeschwindigkeitskamera erfasst wird.
Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Zielobjektbild die folgenden Schritte umfasst: Übertragen des Zielobjektbilds an einen Computer über drahtloses Routing; Analysieren und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts mittels des Computers.
Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Analysieren und Berechnen der Positionskoordinaten des Zielobjekts mittels des Computers die folgenden Schritte umfassen: aufeinanderfolgendes Durchführen einer Gaußschen Filterung, einer binären Teilung der Kanaldifferenz und einer morphologischen Verarbeitung für das Zielobjektbild, um ein transformiertes Bild zu erhalten; Identifizieren der Eigenschaften des transformierten Bildes unter Verwendung des BP-Neuronalnetz-Algorithmus, um die Positionskoordinaten des Zielobjekts zu erhalten.
Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der ausgewählten ersten Abtastpunkte und zweiten Abtastpunkte jeweils 10 bevorzugt.
Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern nach Anspruch 1, wobei das Auswählen der mehreren ersten Abtastpunkte und zweiten Abtastpunkte in Übereinstimmung mit dem Positionsziel die folgenden Schritte umfasst: Berechnen des horizontalen Greifbereichs des Zielobjekts in Übereinstimmung mit dem Positionsziel; Auswählen von mehreren horizontal eingereihten ersten Abtastpunkten an einer Höhe oberhalb des horizontalen Greifbereichs; Nehmen der entsprechenden zweiten Abtastpunkte genau unterhalb jedes ersten Abtastpunkts und innerhalb des horizontalen Greifbereichs.
Auf der Methode der kleinsten Quadrate basiertes Roboterarmsteuerverfahren für experimentelles Lehren von Robotern nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Roboterarm mittels des Drehlenkgetriebes zur Drehung zur Front des Zielobjekts angesteuert wird, um den Aufnahmeabstand einzustellen.