移动机器人视觉定位设计方案
运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。
视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3 个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。
采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。
1 目标成像的几何模型
移动机器人视觉系统的坐标关系如图1 所示。
其中O-X Y Z 为世界坐标系；O c - X cY cZ c 为摄像机坐标系。其中O c 为摄像机的光心，X 轴、Y 轴分别与X c 轴、Y c 轴和图像的x ，y 轴平行，Z c 为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O 1 为图像坐标系的原点。O cO 1 为摄像机的焦距f 。
图1 移动机器人视觉系统的坐标关系
不考虑透镜畸变，则由透视投影成像模型为：
式中，Z′= ［u，v ］T 为目标特征点P 在图像坐标系的二维坐标值；（X ，Y ，Z ）为P 点在世界坐标系的坐标；（X c0，Y c0，Z c0）为摄像机的光心在世界坐标系的坐标；dx ，dy 为摄像机的每一个像素分别在x 轴与y 轴方向采样的量化因子；u0，v 0 分别为摄像机的图像中心O 1 在x 轴与y 轴方向采样时的位置偏移量。通过式（1）即可实现点P 位置在图像坐标系和世界坐标系的变换。
2 图像目标识别与定位跟踪
2.1 目标获取
目标的获取即在摄像机采集的图像中搜索是否有特定目标，并提取目标区域，给出目标在图像中的位置特征点。
由于机器人控制实时性的需要，过于耗时的复杂算法是不适用的，因此以颜色信息为目标特征实现目标的获取。本文采用了HS I 模型， 3 个分量中，I 是受光照影响较大的分量。所以，在用颜色特征识别目标时，减少亮度特征I 的权值，主要以H 和S 作为判定的主要特征，从而可以提高颜色特征识别的鲁棒性。
考虑到连通性，本文利用捕获图像的像素及其八连通区域的平均HS 特征向量与目标像素的HS特征向量差的模是否满足一定的阈值条件来判别像素的相似性；同时采用中心连接区域增长法进行区域增长从而确定目标区域。图2 给出了目标区域分割的算法流程。
图2 目标区域分割算法流程
实现目标区域提取后，由于目标有一定的大小和形状，为了对目标定位，必须在图像中选取目标上对应的点的图像位置。由于目标的质心点具有不随平移、旋转与比例的改变而变化的特点，故选取目标的质心点作为目标点。
质心坐标计算公式如下：
式中：为质心坐标；n 为目标区域占据的像素个数，且n≥2; （x i，y i）为第i 个像素的坐标；p （x i，y i）为第i 个像素的灰度值。
2.2 目标跟踪
运动目标的跟踪是确定同一物体在不同帧中位置的过程，当运动目标被正确检测出来时，它就对相邻帧中检测出的目标进行匹配。匹配过程如下：
2. 2. 1 目标质心位置预测
目标位置预测是依据最小二平方预测原理由目标质心在本帧以及相邻的连续前几帧的位置值，直接预测出目标质心在下一帧的位置值。在等间隔观测条件下，可用式（4）的简便预测：
2. 2. 2 搜索聚类的种子点
在搜索与上一帧图像对应质心点匹配的点时，采用基于子块的模式匹配方法。子模块是由待匹配的点与周围8 个邻点组成。由于这种方法充分考虑了特征点的统计特性，识别率大大提高。
首先从预测质心点开始，在100×100 像素的动态窗口（以预测质心点为中心）内，按照逆时针搜索周围8 邻域象素的趋势进行环状搜索，并分别计算由每个搜索象素决定的子块与上一帧的目标质心点T 决定的子块的HS 特征值之差的平方和。
其中P ［i ］［j ］（i，j = 0，1，2）表示由点P 决定的子块中的各个像素；T ［i ］［j ］（i，j = 0，1，2）表示由上一帧的质心点决定的子块中的各个像素。
最后，判定某个点P 是否与上一帧的特征点T 匹配的标准为：P 须同时满足式（7，8）。
其中P. H表示待匹配点P 的H 特征值；m eanH 表示目标区域的平均H 特征值；满足式（8）能够保证匹配点在目标区域内。
2. 2. 3 聚类色块区域
其目的是找出色块区域，色块区域的质心点即为特征跟踪结果。在步骤（2）中已经找到了聚类的起始点，由于H 反映图像的色彩特性，所以根据匹配点的H 特征值是否在由色块的平均H 特征值确定的某个范围内来聚类色块区域，即满足式（8）。这样既可保证识别精度，又减少了图像信息计算量。
3 二次成像法
设Z c1，Z c2分别表示在t1，t2 时刻目标与成像系统的距离（深度值）; d 1′，d 2′分别表示t1，t2 时刻目标在图像平面的几何特征值，为便于表示，d 1′，d 2′可以是目标的像的外接圆直径或者外接矩形的边长，则有：
式（9）表明：根据同一目标、同一摄像机所摄物体的图像几何特征的变化，可以计算出它们在空间深度方向运动时距离所发生的变化，这就是二次成像法的原理。
分析式（9）可知，二次成像法能够确定目标在摄像机坐标系中的位置，但该方法在摄相机两次成像的位置变化不大的情况下误差会比较大，而且不能得到目标的运动信息。为此本文提出了利用序列图像和推广卡尔曼滤波来估计目标的空间位置和运动信息的方法。
4 目标的空间位置和运动参数估计
由于图像序列前后两帧的时间间隔T 很小，本文用二阶微分方程来描述P 点的运动轨迹。定义状态矢量：
则可以定义状态方程为：
其中：
V （k ）为模型噪声，假设V （k ）为零均值的高斯白噪声，其方差阵为Q （k ）= cov （V）。
将式（1）离散化得：
其中n （k ）为测量噪声。假设n （k ）为零均值的高斯白噪声，其方差阵为R （k ）= cov （n）。
则式（10，11）组成系统的离散状态方程和测量方程，当该系统满足可观测性条件：
时，就可以应用推广卡尔曼滤波对目标的空间位置和运动状态进行估计。其中r （t），v （t）分别为目标相对于车体的位置和速度，下标t 代表目标，i 代表成像系统，a （t）为任意的标量。
5 实验结果
利用微软提供的V FW 视频处理开发软件包，由CCD 摄像机和相应的视频采集卡获取移动机器人前的场景图像数据，在Delph i 6 下开发了移动机器人视觉定位与目标跟踪系统的完整程序。本算法在CPU 主频为500MHz，内存为256MB 环境下，对帧速率为25 帧？s，图像分辨率为320×240的共180 帧视频图像进行了实验，最终实现了对运动目标快速、稳定的跟踪。图3 给出了部分帧图像的目标定位与跟踪结果。
图3 目标定位与跟踪结果。
为了验证本文提出的对目标的空间位置和运动参数估计算法的有效性，利用获取的目标质心点的位置时间序列对目标运动状态进行了跟踪仿真实验。
由于仿真的相似性，本文只给出了推广卡尔曼滤波在O Z 方向的仿真结果，如图4 所示。其中图4（a，b）分别是观测噪声方差为3 个像素时目标在Z轴方向的位置p 和运动速度v 的估计误差曲线（150 次Mon te Carlo 运行）。其中目标的起始位置为（115，1，10）m ，速度为（110，115，215）m /s，加速度为（0125，011，015）m /s2; 摄相机运动为实际中容易实现的且满足机动的条件，其初始位置为（010，015，010）m ，初始速度为（015，0175，110）m /s，运动加速度为（0125，0105，015）m /s2.
图4 推广卡尔曼滤波Z 方向（深度）的仿真结果由仿真结果可见，随着机器人车体的不断机动和滤波次数的增加，目标位置的估计值在20 帧左右就可收敛到理论真值，而且抖动很小，可满足系统快速定位与跟踪要求。
6 结束语
本文对移动机器人的局部视觉定位方法进行了深入研究。二次成像法要求摄像机第二次成像时的位置要有较大变化，从而导致利用序列图像所获取的目标位置信息误差较大。与
之相比本文提出的定位方法可更精确地得到目标的空间位置和运动参数。这为移动机器人的路径规划、伺服跟踪等提供了更可靠的依据。
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文章来源工控论坛原文地址https://www.doczj.com/doc/773211256.html,/d/201208/452326_1.shtml
机器人视觉物体定位方法 本次设计的题目是机器人视觉物体定位。伴随社会发展，机器人的利用越来越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。然后介绍了机器人视觉物体定位方法常用的几种应用。最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。 关键词：机器视觉 SLAM技术单目视觉双目视觉多目视觉 第一章：绪论 1.1选题的背景及意义 在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,自动化食品仓储配送系统服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。配送机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何也绕不开的问题。 自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来，科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。传统的机器人缺乏环境感知能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令下的动作,应用非常有限局限。随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自身运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。要达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文的研究重点：机器人视觉物体定位方法。
机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器人，生产效率明显得到改善。然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人工，实现自动化操作。为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统中新增全新的计算机图像视觉获取系统,通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像和外界信息,对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。 1.2国内外研究现状 国外研究现状 国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实VR技术等。 20世纪60年代,美国mit的robert研究人员提出三维景物分析,标志着立体视觉和影像技术的结合点而诞生。立体视觉在此后20年的时间迅速地发展成为一门新的影像技术学科。到70年代时,以marr为主要代表的一批视觉物体定位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。到80 年代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果。 卡内基梅隆大学的Tomasi 和Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于图像的三维重建技术。但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。美国
移动机器人定位--传感器和技术 摘要 确切的了解车辆的位置是移动机器人应用的一个基本问题。在寻找解决方案时，研究人员和工程师们已经开发出不同的移动机器人定位系统、传感器以及技术。本文综述了移动机器人定位相关技术，总结了七种定位系统：1.里程法；2.惯性导航；3.磁罗盘；4.主动引导； 5.全球定位系统； 6.地标式导航和 7.模型匹配。讨论了各自的特点，并给出了现有技术的例子。 移动机器人导航技术正在蓬勃发展，正在开发更多的系统和概念。因为这个原因，本文给出的各种例子只代表各自的种类，不表示作者的倾向。在文献上可以发现许多巧妙的方法，只是限于篇幅，本文不能引用。 1。介绍 摘要概述了该技术在传感器、系统、方法和技术的目标，就是在一个移动机器人的工作环境中被找到。在测量文献中讨论这个问题，很明显，不同方法的基准比较是困难的，因为缺乏公认的测试标准和规的比较。使用的研究平台大不相同，用于不同的方法的关键假设也大不相同。再进一步，困难源自事实上不同的系统是处在其发展的不同阶段。例如，一个系统已经可以商业化；而另一个系统，也许有更好的性能，却只能实验室条件下作有限的测试。正是由于这些原因，我们一般避免比较甚至判断不同系统或技术的表现。在这篇文章里，我们也不考虑自动引导车(AGV)。AGV使用磁带、地下的引导线、或地面上的彩色条纹在作引导。这些小车不能自由设计路径，不能改变自己的道路，那样它们无法响应外部传感器输入（如避障）。然而，感兴趣的读者可能会在[Everett, 1995]找到AGV引导技术调查。 也许最重要的移动机器人定位文献的阅读结果，正是到目前为止，并没有真正完美的解决问题的方案。许多局部的解决办法大致分为两组：绝对的和相对的位置测量。因为缺乏一种完善的方法，开发移动机器人通常结合两种方法，从每个小组选一个方法。这些方法可以进一步分为以下七类: I：相对位置的测量（也称为Dead-reckoning） 1。里程法 2。惯性导航 II：绝对位置测量（基于参考的系统） 3。磁罗盘 4。主动发射引导 5。全球定位系统 6。地标式导航 7。模型匹配
自动控制原理课程设计题目：机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 ： 班级：学号： 指导老师：职称： 州航空工业管理学院 机电工程学院 2011年12月
初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为()()() 15.013 0++=s s s s G ，设计一个滞后校正装置，使系统的相 角裕度?=45γ。 设计容： 1.先手绘系统校正前的bode 图，然后再用MATLAB 做出校正前系统的bode 图，根据MATLAB 做出的bode 图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3. 用MATLAB 做出校正后的系统的bode 图，并求出系统的相角裕量。 4.在matlab 下，用simulink 进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5.对系统的稳定性及校正后的性能说明 6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法 1.1特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高β倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 1.2该方法的步骤主要有： ()1绘制出未校正系统的bode 图，求出相角裕量0γ，幅值裕量g K 。 ()2在bode 图上求出未校正系统的相角裕量εγγ +=期望处的频率 2c ω,2c ω作为校正后系统的剪切频率， ε用来补偿滞后校正网络2c ω处的相角滞后，通常取??=15~5ε。 ()3令未校正系统在2c ω的幅值为βlg 20，由此确定滞后网络的β值。 ()4为保证滞后校正网络对系统在2c ω处的相频特性基本不受影响，可 按10 ~ 2 1 2 2 2c c ωωτ ω= =求得第二个转折频率。 ()5校正装置的传递函数为()1 1++= s s s G C βττ ()6画出校正后系统的bode 图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 2.1先绘制系统的bode 图如下：
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
移动机器人视觉定位方法的研究 针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1.目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1所示。 其中O-XYZ为世界坐标系；Oc-XcYcZc为摄像机坐标系。其中Oc为摄像机的光心，X 轴、Y轴分别与Xc轴、Yc轴和图像的x，y轴平行，Zc为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O1为图像坐标系的原点。OcO1为摄像机的焦距f. 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系
基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人 §1.1移动机器人的研究历史 机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。 智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。Shaky具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。 1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。 1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。CMU Rover由卡耐基梅隆大学机
移动机器人项目 可行性方案 规划设计/投资分析/产业运营
移动机器人项目可行性方案 汽车工业、3C电子、烟草行业、物流行业是移动机器人应用最为广泛 的几个行业，市场前景广阔。截止至2017年，我国移动机器人产量为 12090台，占工业机器人比重9.2%。而国产移动机器人需求量快速增长，2017年我国移动机器人销量达到了12900台，同比增加87.2%。这进一步 刺激了移动机器人的进口和海外需求。 该移动机器人项目计划总投资7471.02万元，其中：固定资产投资5708.49万元，占项目总投资的76.41%；流动资金1762.53万元，占项目 总投资的23.59%。 达产年营业收入11855.00万元，总成本费用9318.71万元，税金及附 加125.33万元，利润总额2536.29万元，利税总额3011.45万元，税后净 利润1902.22万元，达产年纳税总额1109.23万元；达产年投资利润率 33.95%，投资利税率40.31%，投资回报率25.46%，全部投资回收期5.43年，提供就业职位243个。 坚持节能降耗的原则。努力做到合理利用能源和节约能源，根据项目 建设地的地理位置、地形、地势、气象、交通运输等条件及“保护生态环境、节约土地资源”的原则进行布置，做到工艺流程顺畅、物料管线短捷、
公用工程设施集中布置，节约资源提高资源利用率，做好节能减排；从而实现节省项目投资和降低经营能耗之目的。 ......
移动机器人项目可行性方案目录 第一章申报单位及项目概况 一、项目申报单位概况 二、项目概况 第二章发展规划、产业政策和行业准入分析 一、发展规划分析 二、产业政策分析 三、行业准入分析 第三章资源开发及综合利用分析 一、资源开发方案。 二、资源利用方案 三、资源节约措施 第四章节能方案分析 一、用能标准和节能规范。 二、能耗状况和能耗指标分析 三、节能措施和节能效果分析 第五章建设用地、征地拆迁及移民安置分析 一、项目选址及用地方案
移动机器人视觉定位设计方案 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3 个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1 目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1 所示。 其中O-X Y Z 为世界坐标系；O c - X cY cZ c 为摄像机坐标系。其中O c 为摄像机的光心，X 轴、Y 轴分别与X c 轴、Y c 轴和图像的x ，y 轴平行，Z c 为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O 1 为图像坐标系的原点。O cO 1 为摄像机的焦距f 。 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系 不考虑透镜畸变，则由透视投影成像模型为：
式中，Z′= ［u，v ］T 为目标特征点P 在图像坐标系的二维坐标值；（X ，Y ，Z ）为P 点在世界坐标系的坐标；（X c0，Y c0，Z c0）为摄像机的光心在世界坐标系的坐标；dx ，dy 为摄像机的每一个像素分别在x 轴与y 轴方向采样的量化因子；u0，v 0 分别为摄像机的图像中心O 1 在x 轴与y 轴方向采样时的位置偏移量。通过式（1）即可实现点P 位置在图像坐标系和世界坐标系的变换。 2 图像目标识别与定位跟踪 2.1 目标获取 目标的获取即在摄像机采集的图像中搜索是否有特定目标，并提取目标区域，给出目标在图像中的位置特征点。 由于机器人控制实时性的需要，过于耗时的复杂算法是不适用的，因此以颜色信息为目标特征实现目标的获取。本文采用了HS I 模型， 3 个分量中，I 是受光照影响较大的分量。所以，在用颜色特征识别目标时，减少亮度特征I 的权值，主要以H 和S 作为判定的主要特征，从而可以提高颜色特征识别的鲁棒性。 考虑到连通性，本文利用捕获图像的像素及其八连通区域的平均HS 特征向量与目标像素的HS特征向量差的模是否满足一定的阈值条件来判别像素的相似性；同时采用中心连接区域增长法进行区域增长从而确定目标区域。图2 给出了目标区域分割的算法流程。
扫地机器人（自动打扫机）的设计方案 1.绪论 随着现代社会生活节奏的加快，人们或忙于工作，或享受生活，时间越来越宝贵，所以不会把它浪费在整理家务和打扫卫生方面。收入水平的不断提高使得人们对生活质量的要求越来越高，高品质的生活首先要保证居住环境的干净卫生，因此大家渴望找到一种机器人，能够智能的打扫房间卫生。 机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一，在短短的几十年发生了日新月异的变化。近几年机器人已成为高技术领域具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓无所不在。目前机器人已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们已经离不开机器人的帮助。机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。 目前机器人行业的发展与30年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦查机器人、以及通过编译程序使其能做整套表演动作的舞蹈机器人，还有不少参考人、狗、恐龙等动物的模样制造机器人玩具。 扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。扫地机器人也是当下比较流行的一种机器人，随着不断的研究发展智能化大幅度提高，能够自我定位、感应障碍物、规划路径以及自动充电。 2.扫地机器人的技术指标 综合考虑经济型和先进性的原则，参考淘宝网在售产品，我选择了一款扫地机器人以作对比，实物如图2.1所示。该产品采用革命性清扫系统，真空龙卷大吸力（普通机器人的5倍），无毛刷设计，首创滚筒吸取器，将适配器与座充合二为一（简约、美观而且不占空间），零部件高度模块化，可自由拆卸更换，垃圾盒、独立滤网仓方便抽取和清理。
基于机器视觉的工业机器人定位系统 基于机器视觉的工业机器人定位系统 类别：传感与控制 摘要：建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位。采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征。经实验验证,该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心,进行数据识别和计算,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差,满足工业机器人自定位的要求。 1.引言目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。Hagger 等人提出通过基于机器人末端与目标物体之间的误差进行视觉反馈的方法；Mezouar 等人提出通过图像空间的路径规划和基于图像的控制方法。国内这方面主要应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。本文利用基于位置的视觉伺服思想，以六自由度垂直关节型喷涂机器人为载体，提出一种基于机器视觉的工业机器人自定位控制方法，解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。 2.视觉定位系统的组成机器人视觉定位系统构成如图 1 所示，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统：（1）摄像机系统：由单个摄像机和计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法；（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置；经 CCD 摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过本文使用的图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。 图1 喷涂机器人视觉定位系统组成 3.视觉定位系统工作原理 3.1 视觉定位系统的工作原理使用 CCD 摄像机和1394 系列采集卡，将视频信号输入计算机，并对其快速处理。首先选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后，图像卡不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。工作流程如图2 所示。图 2 视觉定位系统软件流程图 3.2 基于区域的匹配本文采用的就是基于区域的相关匹配方法。它是把一幅图像中的某一点的灰度领域作为模板，在另一幅图像中搜索具有相同（或相似）灰度值分布的对应点领域，从而实现两幅图像的匹配。在基于区域相关的算法中，要匹配的元素是固定尺寸的图像窗口，相似准则是两幅图像中窗口间的相关性度量。当搜索区域中的元素使相似性准则最大化时，则认为元素是匹配的。定义P (i, j) P 是模板图像中一点，取以P (i, j) P 为中心的某一邻域作为相关窗口K ，大小为(2w +1)，假设K 在原始图中，水
智能移动式送料机器人机械系统设计 摘要：智能移动式送料机器人以电动机作为驱动系统，运用单片机传感器等技术达到其智能移动的目的，实现行走、刹车、伸缩、回转等多种动作的操作。因此它具有机械化、程序化、可控化、适应性、灵活性强的特点。 前言：工业机器人是一种典型的机电一体化产品在现代生产中应用日益广泛，作用越来越重要，机器人技术是综合了计算机、控制、机构学、传感技术等多学科而形成的高新技术是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。
现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”我国研制的排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。 智能小车，又称轮式机器人，可以在人类无法
适应的恶劣和危险环境中代替人工作。它是一个集环境感知，规划决策，自动驾驶等功能于一体的智能系统。现如今已在诸多领域有广泛的应用。对于快要毕业的大学生来说也是一个实时、富有意义和挑战的设计课题。 正文： 设计方案： 一课题名称：智能移动式送料机器人设计 二机器人工作过程及设计要求 自主设计智能移动小车，设计一个取料 手爪装配到小车上，完成取料机器人的机械系统设计，并进行机器人运动规划和取料虚拟仿真，使机
器人完成如下动作：沿规定路径行驶——工件夹取——车体旋转——手爪张开，将工件从储存处送到运料车上。 三机器人设计的内容 一机械手的设计：
移动机器人定位方法概述 摘要：介绍了当前自主移动机器人的定位方法研究现状，对相对定位和绝对定位做了概述，对绝对定位中主要的研究方法做了介绍，并对概率机器人学所采用的主要定位方法做了介绍。 关键词：移动机器人；相对定位；绝对定位；概率机器人学 0 引言 随着工业自动化的发展，生产加工的自动化程度越来越高。机器人技术的出现和发展使传统的工业生产面貌发生根本性的变化。移动机器人的定位是其执行其他任务的前提和基础，也是评价机器人性能的关键指标之一。 移动机器人定位是指机器人通过感知获取环境信息，经过相关的信息处理而确定自身及目标位姿的过程。自主移动机器人导航过程需要回答3个问题：“我在哪里？”，“我要去哪里？”和“我怎样到达那里？”。移动机器人定位技术就是要解决第1个问题。准确来说，移动机器人定位的目的就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐标。 根据机器人定位过程，可分为相对定位和绝对定位。但在机器人定位过程中，单独地使用其中任何一个定位方式都不能很好地解决移动机器人的定位问题。因而，在目前的定位技术中主要是将两者结合在一起，完成对移动机器人定位。本文对相对定位技术和绝对定位技术分别进行概述。 1 移动机器人相对定位研究 移动机器人的相对定位也称作位姿跟踪。假定机器人的初始位姿，采用相邻时刻的传感器信息对机器人的位置进行跟踪估计。相对定位法分为里程计法和惯性导航法。 1.1 里程计法（Odometry） 在机器人的导航技术中，里程计法是使用最为广泛的定位方法。在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来实现对机器人的位姿跟踪。在位置跟踪中，机器人的当前位置是根据对它的以前的位置的知识而更新的，而这需要假定机器人的初始位置已知，并且机器人姿态的不确定性必须小。通过这种方式来实现机器人定位的方法也成为航位推算法。航位推算是一个累加过程，在这个逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，使得定位精度不断下降。因而航位推算法只适用于短时间运动的或者短距离位姿跟踪。为了限定定位的不确定性，我们在航位推算法的基础上采用一些绝对的信息。为此，我们可以将航位推算法与其他传感器信息结合进行定位。
移动机器人项目规划设计方案 规划设计/投资方案/产业运营
移动机器人项目规划设计方案 移动机器人是由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，在实际生产中最主要的用途是搬运，可以说只要有搬运需求的地方，就有移动机器人的应用可能。 该移动机器人项目计划总投资11611.23万元，其中：固定资产投资8097.65万元，占项目总投资的69.74%；流动资金3513.58万元，占项目总投资的30.26%。 达产年营业收入23935.00万元，总成本费用19002.46万元，税金及附加211.17万元，利润总额4932.54万元，利税总额5824.06万元，税后净利润3699.40万元，达产年纳税总额2124.65万元；达产年投资利润率42.48%，投资利税率50.16%，投资回报率31.86%，全部投资回收期4.64年，提供就业职位524个。 消防、卫生及安全设施的设置必须贯彻国家关于环境保护、劳动安全的法规和要求，符合相关行业的相关标准。项目承办单位所选择的产品方案和技术方案应是优化的方案，以最大程度减少建设投资，提高项目经济效益和抗风险能力。项目承办单位和项目审查管理部门，要科学论证项目的技术可靠性、项目的经济性，实事求是地做出科学合理的研究结论。 ......
移动机器人项目规划设计方案目录 第一章申报单位及项目概况 一、项目申报单位概况 二、项目概况 第二章发展规划、产业政策和行业准入分析 一、发展规划分析 二、产业政策分析 三、行业准入分析 第三章资源开发及综合利用分析 一、资源开发方案。 二、资源利用方案 三、资源节约措施 第四章节能方案分析 一、用能标准和节能规范。 二、能耗状况和能耗指标分析 三、节能措施和节能效果分析 第五章建设用地、征地拆迁及移民安置分析 一、项目选址及用地方案
机器人抓取装置位置控 制系统校正装置设计 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
自动控制原理课程设计题目：机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 姓名： 班级：学号： 指导老师：职称： 郑州航空工业管理学院 机电工程学院 2011年12月
初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为()()() 15.013 0++=s s s s G ，设计一个滞后校正装置，使系统的相角裕 度?=45γ。 设计内容： 1.先手绘系统校正前的bode 图，然后再用MATLAB 做出校正前系统的bode 图，根据MATLAB 做出的bode 图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3. 用MATLAB 做出校正后的系统的bode 图，并求出系统的相角裕量。 4.在matlab 下，用simulink 进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5.对系统的稳定性及校正后的性能说明 6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法 特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高β倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 该方法的步骤主要有： ()1绘制出未校正系统的bode 图，求出相角裕量0γ，幅值裕量g K 。 ()2在bode 图上求出未校正系统的相角裕量εγγ +=期望处的频率2c ω,2 c ω作为校正后系统的剪切频率，ε用来补偿滞后校正网络2c ω处的相角滞后，通常取??=15~5ε。 ()3令未校正系统在2c ω的幅值为βlg 20，由此确定滞后网络的β值。 ()4为保证滞后校正网络对系统在2c ω处的相频特性基本不受影响，可按 10 ~ 2 1 2 2 2c c ωωτ ω= = 求得第二个转折频率。 ()5校正装置的传递函数为()1 1 ++= s s s G C βττ ()6画出校正后系统的bode 图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 先绘制系统的bode 图如下：
新型机器人室内定位技术 XXX软件研究所有限公司 一,技术背景 机器人六十年代,自第一台机器人装置诞生以来,机器人得发展经历了一个从低级到高级得发展过程。第一代机器人为示教再现型机器人,就是通过计算机来控制多自主得机械装置,通过示教存储程序把信息读取出来并发出指令,也可以根据人示教得结果再现动作,它对于外界得环境没有感知能力。在20世纪70年代后期人们开始研究第二代机器人:带感觉得机器人。这种机器人有类似人类得力觉、触觉、听觉、视觉等。第三代机器人就是智能机器人,它就是当今机器人发展得热点与重点,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工智能识别、理解、推理并进行判断与决策来完成一定得任务。因此智能机器人除了具有感知环境与简单得适应环境能力外,还具有较强得识别理解能力与决策规划能力。80年代中期,技术革命得第三次浪潮冲击着全世界,机器人总数每年以30%以上得速度增长。1986年国家把智能机器人课题列为高技术发展计划,进入90年代,在国内市场经济发展得推动下,确定了机器人及其应用工程并重、以应用带动关键技术与基础研究得发展方针,实现了高技术发展与国民经济主战场得密切衔接,研制出有自主支持产权得工业机器人系列产品,并小批量试产,完成了一批机器人应用工程,建立了9个机器人产业化基地与7 个科研基地。通过多年得努力,取得了举世瞩目得硕果。本公司得智能移动机器人具备超声、红外等多传感器融合得导航系统,可以在一定得室内环境中自由行走,实现定位与自动避障等功能,在国内处于先进水平,具有一定影响力。 随着机器人技术得发展,具有移动行走功能、环境感知能力以及自主规划能力智能移动机器人得到了各国研究人员得普遍重视,特别就是在20世纪八、九十年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等得快速发展,机器人技术得发展突飞猛进。本公司得智能移动机器人得重要特点在于它得自主性与适应性。自主性就是指它可以在一定得环境中,不依赖外部控制,完全自主地执行一定得任务;适应性就是指它可以实时识别与测量周围得物体,并根据环境变化,调节自身参数、动作策略以及处理紧急情况。 随着智能移动机器人技术得发展,其在军事、医疗、商业等领域发挥着重要得作用,人们对智能移动机器人得需求与期望也越来越高,越来越迫切,移动机器人研究从而进入了崭新得发展阶段。定位技术就是智能移动机器人得研究核心,同时也就是其实现完全自动化得关键技术。机器人只有准确知道自身位置,工作空间中障碍物得位置以及障碍物得运动情况等信息,才能安全有效地进行移动,由此可见,自主定位与环境分析就是移动机器人最重要得能力之一。
机械电子学课程作业 专业：精密仪器及机械课程名称：机械电子学 学号： 姓名： 完成时间：类别标准分数实得分数平时 成绩 作业 成绩 总分100 授课教师 签字
扫地机器人（自动打扫机）的设计方案 1.绪论 随着现代社会生活节奏的加快，人们或忙于工作，或享受生活，时间越来越宝贵，所以不会把它浪费在整理家务和打扫卫生方面。收入水平的不断提高使得人们对生活质量的要求越来越高，高品质的生活首先要保证居住环境的干净卫生，因此大家渴望找到一种机器人，能够智能的打扫房间卫生。 机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一，在短短的几十年内发生了日新月异的变化。近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓无所不在。目前机器人已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们已经离不开机器人的帮助。机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。 目前机器人行业的发展与30年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦查机器人、以及通过编译程序使其能做整套表演动作的舞蹈机器人，还有不少参考人、狗、恐龙等动物的模样制造机器人玩具。 扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。扫地机器人也是当下比较流行的一种机器人，随着不断的研究发展智能化大幅度提高，能够自我定位、感应障碍物、规划路径以及自动充电。 2.扫地机器人的技术指标 综合考虑经济型和先进性的原则，参考淘宝网在售产品，我选择了一款扫地机器人以作对比，实物如图2.1所示。该产品采用革命性清扫系统，真空龙卷大吸力（普通机器人的5倍），无毛刷设计，首创滚筒吸取器，将适配器与座充合二为一（简约、美观而且不占空间），零部件高度模块化，可自由拆卸更换，垃圾盒、独立滤网仓方便抽取和清理。
机器视觉引导与定位 视觉引导与定位是工业机器人应用领域中广泛存在的问题。对于工作在自动化生产线上的工业机器人来说，其完成最多的一类操作是“抓取－放置”动作。为了完成这类操作，对被操作物体定位信息的获取是必要的，首先机器人必须知道物体被操作前的位姿，以保证机器人准确地抓取；其次是必须知道物体被操作后的目标位姿，以保证机器人准确地完成任务。在大部分的工业机器人应用场合，机器人只是按照固定的程序进行操作，物体的初始位姿和终止位姿是事先规定的，作业任务完成的质量由生产线的定位精度来保证。为了高质量作业，就要求生产线相对固定，定位精度高，这样的结果是生产柔性下降，成本却大大增加，此时生产线的柔性和产品质量是矛盾的。 视觉引导与定位是解决上述矛盾的理想工具。工业机器人可以通过视觉系统实时地了解工作环境的变化，相应调整动作，保证任务的正确完成。这种情况下，即使生产线的调整或定位有较大的误差也不会对机器人准确作业造成多大影响，视觉系统实际上提供了外部闭环控制机制，保证机器人自动补偿由于环境变化而产生的误差。 理想的视觉引导与定位应当是基于视觉伺服的。首先观察物体的大致方位，然后机械手一边运动一边观察机械手和物体之间的偏差，根据这个偏差调整机械手的运动方向，直到机械手和物体准确接触为止。但是这种定位方式在实现上存在诸多困难。 直接视觉引导与定位是一次性地对在机器人环境中物体的空间位姿进行详细描述，引导机器人直接地完成动作。与基于视觉伺服的方法相比，直接视觉引导的运算量大大减少，为实际应用创造了条件，但这必须基于一个前提：视觉系统能够在机器人空间中（基坐标系中）精确测定物体的三维位姿信息。 以上内容由深圳市科视创科技有限公司整理编辑，分享请注明出处
移动机器人项目规划方案 投资分析/实施方案
摘要 汽车工业、3C电子、烟草行业、物流行业是移动机器人应用最为广泛的几个行业，市场前景广阔。截止至2017年，我国移动机器人产量为12090台，占工业机器人比重9.2%。而国产移动机器人需求量快速增长，2017年我国移动机器人销量达到了12900台，同比增加87.2%。这进一步刺激了移动机器人的进口和海外需求。 该移动机器人项目计划总投资23288.43万元，其中：固定资产投资16940.09万元，占项目总投资的72.74%；流动资金6348.34万元，占项目总投资的27.26%。 本期项目达产年营业收入52287.00万元，总成本费用41101.54 万元，税金及附加421.15万元，利润总额11185.46万元，利税总额13149.43万元，税后净利润8389.09万元，达产年纳税总额4760.33万元；达产年投资利润率48.03%，投资利税率56.46%，投资回报率36.02%，全部投资回收期4.28年，提供就业职位1057个。
移动机器人项目规划方案目录 第一章基本信息 一、项目名称及建设性质 二、项目承办单位 三、战略合作单位 四、项目提出的理由 五、项目选址及用地综述 六、土建工程建设指标 七、设备购置 八、产品规划方案 九、原材料供应 十、项目能耗分析 十一、环境保护 十二、项目建设符合性 十三、项目进度规划 十四、投资估算及经济效益分析 十五、报告说明 十六、项目评价 十七、主要经济指标
第二章建设背景 一、项目承办单位背景分析 二、产业政策及发展规划 三、鼓励中小企业发展 四、宏观经济形势分析 五、区域经济发展概况 六、项目必要性分析 第三章建设内容 一、产品规划 二、建设规模 第四章选址可行性分析 一、项目选址原则 二、项目选址 三、建设条件分析 四、用地控制指标 五、用地总体要求 六、节约用地措施 七、总图布置方案 八、运输组成 九、选址综合评价
自动控制原理课程设计题目:机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 姓名： 班级：学号： 指导老师：职称: 郑州航空工业管理学院 机电工程学院
2011年12月 初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传 递函数为G。s = 3，设计一个滞后校正装置，使系统的相 s(s+1 (0.5S + 1 ) 角裕度吋-45。 设计内容： 1先手绘系统校正前的bode图，然后再用MATLAB做出校正前系统的bode图，根据MATLAB做出的bode图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3.用MATLAB做出校正后的系统的bode图，并求出系统的相角裕量。4在matlab下，用simulink进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5对系统的稳定性及校正后的性能说明6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法 1.1特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高 ［倍， 而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 1.2该方法的步骤主要有： 1绘制出未校正系统的bode图，求出相角裕量°，幅值裕量久g。 2在bode图上求出未校正系统的相角裕量二期望」处的频率 ‘2,'2作为校正后系统的剪切频率，；用来补偿滞后校正网络,2处的相角滞后，通常取；=5?15。 3令未校正系统在^2的幅值为20lgi，由此确定滞后网络的［值。 4为保证滞后校正网络对系统在-c2处的相频特性基本不受影响，可按丄 二二?上求得第二个转折频率。 T 2 10 5校正装置的传递函数为Gc s = - S 1 削s +1 6画出校正后系统的bode图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 2.1先绘制系统的bode图如下：