[发明专利]一种基于智能移动平台的服务机械臂抓取姿态角计算方法

说明书

本发明公开了一种基于智能移动平台的服务机械臂抓取姿态角计算方法，属于机械臂运动控制领域，尤其涉及机械臂的姿态角分析计算。根据相机确定目标物在相机坐标系中的坐标位置；通过提前标定好的转换矩阵将目标物在相机坐标系中的坐标转换到机械臂坐标系中；通过转换后的目标物的坐标点计算目标物在机械臂坐标系中与机械坐标系中的X轴的夹角θ，通过该夹角θ与机械臂姿态中的三个分量的映射函数关系求得当前机械臂的姿态；将目标物坐标和机械臂末端姿态合成控制机械臂的目标位姿，发送给机械臂，即完成目标物抓取动作。通过目标物与机械臂坐标系X轴的夹角θ来确定姿态角中的各个分量，从而完成机械臂以指定的姿态去抓取目标物。

技术领域

本发明属于机械臂运动控制领域，尤其涉及机械臂的姿态角分析计算。机械臂姿态角的计算方法为使用目标物与坐标系的夹角与各个姿态角的映射函数关系式来计算。

背景技术

目前在智能化时代中，我国正处在大力推进工业化进程中，促使国内的工业机器人技术不断革新，而机械臂作为机器人的最主要的执行机构，其应用越来越普及，已逐渐渗透到军事、航天、医疗、日常生活及教育娱乐等各个方面，所以对它的研究越来越受到技术人员的关注。

机械臂的应用包括了机械学、力学、电子学、软件、算法和控制论等各个学科领域的相关知识，其重点研究领域是：机械臂运动学和动力学，机械臂的结构设计以及路径规划等。在具体使用时，需要考虑结构设计、控制系统的设计、运动学分析、动力学分析以及轨迹规划研究等多个方面。机械臂性能将影响到整个机器人的设计质量。机械臂的作用是使末端执行器到达所期望的目标位置处完成相应的作业任务。而机械臂的自由度数量与结构形式对末端执行器的灵活度、运动精度以及工作空间有直接的关系。

机械臂可以根据机械臂手臂坐标、驱动方式以及用途进行分类。按照手臂坐标进行分类，可以分为直角坐标结构机械臂、极坐标结构机械臂、关节型机械手机械臂；根据驱动方式分类，可以分为液压传动、气压传动、电力传动、机械传动等机械臂；根据用途分类有专用机械臂、通用机械臂两类。在机械臂的控制技术上，主要分为四类，分别是自适应控制、变结构控制、现代鲁棒控制与智能控制。

目前应用最多的机械臂为六自由度机械臂，其由六个旋转关节通过连杆串联组成，它的六个关节大多采用不同的设计形式，以满足各个关节之间的有效连接和动力传递，从而增加了开发者在控制机械臂的运动姿态时的开发难度。尤其当机械臂在未知环境中执行抓取动作时，机械臂的抓取姿态很难确定，限制了机械臂在日常生活中发挥作用。

实际应用中，机械臂绝大多数都是固定在基座上的，因而机械臂只能固定在某一个位置上进行操作，所以一般情况下只适用于工业生产中的重复性工作。而在实际生活中的未知环境中，机械臂要执行抓取目标物时，不仅需要目标物的坐标，还需要确定机械臂的抓取姿态。而机械臂的抓取姿态需要通过其他途径(如相机)确定，这些方式对设备和算法依赖程度高，导致机械臂姿态控制复杂，阻碍了机械臂在日常生活中的普及，所以机械臂在现实生活中的物体抓取功能尚有待完善。

视觉是人类感知世界和认识世界的最主要方式。人类视野中获取到信息往往非常丰富,这些信息给予视觉系统多样化的刺激,通过神经系统的支配,它们相互影响、融合,形成了人的视力。通过视觉方式来确定目标物的坐标是非常合理的一种方式。

在图像中，显著区域是图像中最能引起用户兴趣，最能表现图像内容的区域。虽然用户的感兴趣区域是非常主观的，并且由于用户任务和知识背景的不同，对于同一幅图像，不同的用户可能会选择不同的区域作为感兴趣区域。但是，由于人类视觉系统和注意机制的共性，又使图像中有些区域总能显著地吸引人的注意，这些区域往往含有丰富的信息。因此可以根据人类视觉系统的特点，利用人类认知过程中的一般规律，通过图像的某些底层特征近似地判断图像中的显著区域。这样提取的显著区域比较符合人的主观评价，是视觉上重要的区域。

发明内容