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课程设计|控制UR5e机械臂完成五层叠杯

发布时间:2020-06-05

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首先,对本次研究任务进行理论设计,建立UR5e机器人的D-H坐标系,写出D-H参数表,根据D-H参数写出各个坐标系之间的齐次变换矩阵,将六个齐次变换矩阵相乘得到机器人正运动学。而后通过对正运动学进行反解,根据机器人三个关节相互平行的特点进行求解,最终得到逆运动学八组关节角的计算公式。为了对机械臂末端速度进行控制,还需要求解雅克比矩阵。分别计算基座到各个关节的齐次变换矩阵并提取相应的z轴姿态矢量与位置矢量,构造雅克比矩阵的各列,拼接在一起则得到了完整的在基座坐标系表达的雅克比矩阵。根据基座雅克比与末端雅克比的转换关系,也可以得到末端雅克比矩阵。为了分析研究并控制机械臂在奇异位姿的行为,需要计算雅克比矩阵的行列式。但是直接计算雅克比矩阵的行列式非常复杂,根据关节螺旋的行列式与雅克比矩阵行列式等价的原则,此处先计算{4}号系表示的关节螺旋矩阵,而后通过初等变换法计算其行列式,最终得到了机械臂奇异的三个条件:肩部奇异,肘部奇异与腕部奇异。机器人返回的位置是旋转矢量,需要与轴角以及旋转矩阵进行转化。


在将机械臂逆运动学公式编写为程序进行测试时,发现在某些第三个关节角为0的点,逆运动学求解错误,原因是数值计算的精度导致反余弦函数超出定义域返回了异常值,导致机械臂八组六个关节角均包含异常值。改进的方法为将反余弦函数作用的值拉回定义域,并发出错误警告。


相机标定也是本次任务的重点内容之一。实验平台采用知津相机进行视觉识别,首先,知津相机采集图像,而后对采集的图像进行预处理(灰度化,滤波去噪,边缘提取等),并填充和标定工件区域,对工件图像进行增强和复原,并通过边缘检测等进行分割,然后进行形态学处理。下一步进行图像特征提取,对工件图像进行内外轮廓特征进行提取,获得完整的工件图像。最后可以进行工件的识别。


理论设计研究完成之后,进行软件设计。先后编写了机器人正逆运动学程序、雅克比程序、路径规划程序等,并进行了仿真验证。针对示例代码,分别绘制了其移动控制流程图、逆运动学流程图以及轨迹规划流程图。


软件设计完成之后,进行工程实践。首先对机器人叠杯进行任务规划,而后分别分析机器人PolyScope、计算机与机器人实验平台、计算机与知津相机以及计算机与机械臂的通信原理。而后对机器人示例程序进行详细的分析,分别分析了主文件、流程控制文件、运动学函数库文件、轨迹规划文件、机器人接口文件、知津相机接口文件以及其他编程过程中涉及到的文件。在上述分析的基础上,可以进行机器人叠杯程序的搭建。要实现相应的叠杯过程,根据之前的分析,将整个程序搭建分为以下几个部分:C++程序设计、知津相机通信连接与配置、PolyScope设置与配置。


对于C++程序设计部分,考虑修改相应的自动流程函数,并根据任务要求添加或删减变量。在调试成功后,考虑对整个机器人的运行过程进行分析和改进,以得到最终结果。对于知津相机部分,进行相应的三点标定、拍照设置和模板标定,最后进行识别测试,然后在程序运行过程中保证相机一直处于运行状态。对于PolyScope部分,首先要通过该设备将机械臂置于启动状态(在启动前,需要设置相应有效负载以保证机器人的正常运行),设置TCP参数,然后读取相应点位写入C++程序,设置相应夹爪开闭程序,设置机械臂速度,然后将机械臂的控制权转换至远程(由计算机控制)。


在编写程序的过程中,对相关算法的不足进行了改进。逆运动学程序进行了异常处理,又额外编写了利用雅克比矩阵伪逆进行求解的逆运动学程序,可以说基本解决了非奇异情况下的逆运动学求解问题。原轨迹规划程序为点到点进行规划,导致机械臂在运行时非常卡顿,考虑把轨迹规划交还给机械臂底层程序,调用内部函数Movej与Movel分别控制机械臂曲线运动和直线运动。夹具在松开时偶尔失效,考虑增加读取夹具程序与执行夹具程序的时间间隔,最终解决了夹具无法顺利开合的问题。


通过上述理论设计、软件设计以及工程实践,最终圆满完成了五层叠杯的任务。机械臂在运行过程中速度较高且合适,运行平稳,定位精准。



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