针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法。首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点云局部描述;最后,利用Kd树建立初始对应对,引入3D霍夫投票机制通过点云局部坐标系各向量之间的转换关系完成工件识别,根据对应关系求解出初始变换矩阵。基于ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息。实验结果表明该方法与基于ICP算法进行对比,提高了配准精度,可以得到精确的位姿估计信息,为在机器人应用中工件定位抓取提供精确的位姿检测方法。

针对六自由度工业机器人挂载柔性负载时由于运动状态的突变及其内部零件的柔性引起的负载振动问题,设计了一种立足于输入整形的振动抑制方法。为了有效地抑制柔性负载的残余振动,对机器人柔性负载进行数学建模,设计了一种零振动一阶微分输入整形器(ZVD),并针对现有的实验平台设计了一种立足于激光跟踪仪的振幅检测装置。实验结果表明在机器人末端移动速度分别为45mm/s、55mm/s、75mm/s、85mm/s(随机取值)的情况下柔性负载残余振动抑制幅度均可达到90%以上,移动速度在85mm/s时,抑振程度最大,达到97.9%,说明该方法对柔性负载残余振动抑制效果十分明显。

为实现电动振动台振动输出力的高精度跟随控制,对电动振动测试实验系统的数学模型和速度估计方法进行实验研究。运用机理法建立了系统数学模型,并通过递推最小二乘法算法辨识出模型中的未知参数。采用基于输出力、位移和速度的三参量控制器作为控制算法。由于速度信号缺乏有效的传感元件,采用基于加速度和位移的卡尔曼滤波器来估计三参量反馈信号中的速度信号,以此克服直接用位移差分获得速度信号所产生的量化噪声。构建以Twin CAT实时控制软件为基础的振动输出力跟随控制实验系统,实验结果证明采用卡尔曼滤波器能有效消除系统的量化噪声。

采用SolidWorks建立气雾剂阀门的快速包装设备本体结构的模型。在软件设计方面,用UML用例图对软件系统进行分析;在分析整个系统功能模块的基础上,在固高的运动控制卡提供的动态链接库的基础上运用C#语言编写整个高速包装设备的控制系统并进行测试。测试结果表明,系统能快速、平稳地完成一系列包装动作,符合用户的要求。