循迹搬运机器人设计（优秀含全套CAD图纸+设计说明书）
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搬运
机器人
毕业设计
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摘要
本文研究了国内外机械手发展的现状，通过学习机械手的工作原理，熟悉了搬运机械手的运动机理。在此基础上，确定了循迹搬运机械手的基本系统结构，对循迹搬运机械手的搬运装置进行了简单的力学模型分析，完成了循迹机器人搬运装置机械方面的设计（包括传动部分、执行部分、驱动部分）和简单的三维实体造型工作。循迹搬运机器人在现代工业生产中有着极大的应用前景，本设计结合一定工业产品的生产对循迹机器人的搬运装置进行整体设计，开发能够替代人工的机器人产品。循迹搬运机器人搬运装置的设计其实就是搬运机械手的设计，搬运重量800~1000kg，本次设计采用货叉托托盘的方式，可实现货物的上升、下降、旋转动作。
所谓的循迹机器人，是一种含有独立动力输出，能够进行自动导向，针对流水线上的物料进行装卸与搬运的装置，从而实现流水线上物资运输传递的全自动化，大大减少人力和财力的输出，最终实现生产车间的无人化管理。若循迹机器人的机械部分比作人的躯干，则控制系统部分便是人的大脑，它的优劣直接决定着循迹机器人的性能，是循迹机器人的核心。所以说对于循迹机器人控制器的硬件可靠性要求较高，需要满足其功能的要求。依靠柔性制造系统系统的平台，借助自身携带的计算机，利用无线通讯技术，与主控机房的中枢控制器进行数据连接，使得机器人能够响应中枢计算机对其的控制，从而实现现有条件下的无线连接。
关键词：循迹机器人；机器人；机械手；搬运机器人
- 内容简介：
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毕业论文（设计） 外文翻译 题 目 ： 循迹搬运机器人设计 系部名称： 机械工程 系 专业班级： 学生姓名： 学 号： 指导教师： 教师职称 ： 教 授 2015 年 3 月 13 日 中原工学院信息商务学院外文翻译 1 摘要 本章介绍了视觉系统对移动机器人跟踪和控制的一个完整的主题。它包括用于估计改善不良的工作条件，例如噪声，摄像机镜头的 失真和非均匀照明的位置及方向的估计方法和移动机器人全局视觉系统。 视觉系统的基本动作被分为两个步骤。在第一个中，输入图像被扫描的像素分为有限数量。与此同时，分割算法是用来寻找的相应的区域属于一类。在第二步骤中，所有的区域进行检查。精选的那些是所观察到的物体的一部分是通过简单的逻辑程序装置制成。所使用的方法的新颖性，重点是完成可能的对象的位置要估计所需要的处理时间的优化。 进一步关于一种方法，以提高在恶劣的工作条件已经存在的视觉系统性能提出。一些基础知识和解决方案，在视觉系统设计的移动机器人跟踪伴随的问题给出 。除了用于过滤和改进识别噪声数据而劣化的性能的主要因素被处理，即非均匀照明和摄像机镜头畸变的方法。对于前者的问题区域和它的起源都集中在和通过施加由照明平原定义乘法组件及其补偿的溶液给出。后者包括两个步骤。首先，径向镜头畸变的基本面进行了讨论。其核查建议的解决方案是通过镜头投影的几何模型来实现的。第二步骤涵盖透视失真从照相机的倾斜始发。为它的校正被施加消失点检测的有效且可靠的方法。如果实施以适当的方式，这两种校正方法有助于视觉系统的性能。 所提出的方法应用在机器人足球比赛试验证实。机器人足球比赛是一个快速的动 态博弈，因此需要一个有效的和强大的视觉系统。为了提高足球机器人视觉系统提出的摄像机标定和照度不均匀校正算法的实现结果。镜头校正方法成功地校正由镜头引起的失真，从而实现更精确的目标位置估计。光照补偿提高鲁棒性不规则和不均匀的照明，几乎总是存在于现实条件下。 中原工学院信息商务学院外文翻译 2 1 引言 使用彩色摄像机的运动目标检测的方法很多 。然而，根据颜色信息的视觉系统被证明是更简单，健壮和比大多数如 3,5,13,16表示其它识别方法更快。 人 13开发了一种快速实时视觉系统与一个特殊的硬件加速的系统，这才有意义，该系 统对软件优化或加速度有很大的帮助。移动对象的一个更可靠的视觉跟踪可以通过使用稳健统计和概率分布来实现。后者的一个很好的例子给出了 实现了基于颜色的人脸跟踪。 3通过高效颜色分割装置和一个两通连通区域判定算法建议用于移动机器人快速视觉系统。在机器人足球视觉设计的另一个重要贡献是由惠氏等人介绍。 16，以提供给不同的操场光照条件的鲁棒性特别考虑。大多数方法尝试，以图像的像素分类成的预定义号码之一。最常见的有：线性颜色的阈值， K 近邻分类，神经网络为基础的分类器，分类树和概率方 法 10,1,8。 本章介绍了当前对象的位置和方向在操场上估计的全局视觉系统设计。 我们感兴趣的是在 足球机器人上没有位置传感器。因此，一个准确的和快速的全球视野，必须设计用于机器人控制和导航中的部分控制的，动态变化的环境中。当设计的视觉系统，以下要求必须完成： 计算效率， 高可靠性， 良好的精度， 鲁棒性噪声，非均匀照明和不同的配色方案。 最后一个特性是必不可少的系统功能以及当参与比赛 16在不同条件下使用它。 在本文中，随着不断的阈值和回步算法，快速的方式呈现，其中特别关注了效率 方面。该阈值可被表示为在三维彩色空间框。这些阈值是由离线学习来确定。 如果一个输入像素的颜色落在一个预定义的盒子，那是属于这个箱子相关的类。 在第一步骤之后是其中属于一个类（一个连接区域）的像素区别标记的第二步骤。以获得所有完全连接区域的主要目的，是应用一步算法。 这两个步骤都只有一个扫描的图像。 然后逻辑部分和一个简单的优化方法被用来从先前生成的那些选择适当的区域属于一类。这样的逻辑是操场上的物体的位置和方向估计。以改善视觉系统相机校准和非均匀照明校正算法被实现结果。由相机透镜导致的， 从而实现更准确和精确的目标位 置估计， 而后者提高了鲁中原工学院信息商务学院外文翻译 3 棒性不规则照明和非均匀照明条件。 改善不良的工作条件下与已经存在的视觉系统性能的尝试接着呈现。两个主要因素对性能产生不利影响，处理：非均匀照明和摄像机镜头失真。对于前者，重点放在问题区域和它的起源 6，具有由给定的照明平面中定义的乘法部件的应用装置，用于它的补偿的溶液。后者包括两个步骤。首先，在径向镜头畸变基本面上进行了讨论 9,14。对于其验证建议的解决方案是由透镜投射 11一个几何模型的手段来实现。第二步骤涵盖透视失真从照相机的倾斜始发。对于其改正，消失点检测 4,12的高 效和可靠的方法被应用。所提出的方法的适用性在机器人足球测试床确认。为了提高机器人足球视觉系统5，这两个建议的摄像机标定和非均匀照明校正算法被实现。 本章安排如下。在第 2 节系统的简要概览，用于像素分类的方法在部分解释。第 3、第 4 节的重点是算法的图像分割和区域标记。该算法为对象估计说明在第 5 节，第 6 节恢复数据过滤，摄像机标定和非均匀的光量校正的实现。得到的实验结果显示在第 7 节。结论和一些想法， 本章最后的结论 和对未来工作的 一些想法。 2 系统概述 所提出的视觉系统在机器人足球比赛设置展示。足球机器人的设置，如图 1 所示，由十类（ 小为 个长方形的操场面积 字彩色摄像机索尼 个人计算机的奔腾 4。程序的视觉部分处理输入的图像，分辨率为 640480 像素，确定位置和方向的机器人和球的位置。每个机器人有两个方形色块（图 2）。一个是球队的颜色和其他识别色标。据 际机器人足球联合会）的规则，球队的颜色是蓝色或黄色，球必须是橙色和识别色可以是任何颜色除了团队和球的颜色。视觉算法在操场上以它们的颜色和形状的考虑上找到对象。如果一个输入像素的 颜色落在一个预定义的盒子（定义的阈值），它是属于这个箱子相关的类。阈值是在三维颜色空间的盒子。属于一个类的像素（连接区域）进行独特的标记。逻辑部分和一个简单的优化方法从先前生成的，选择合适的地区。最后，程序的控制部分计算的线性和角速度，使机器人应该在下一采样时刻根据场上的形势。这些参考转速是通过无线连接发送给机器人，他们开始根据接收到的命令移动。上述循环重复 30 次每秒。中原工学院信息商务学院外文翻译 4 图 1：系统概述 图 2：机器人色标 8 结论 本章地址是伤脑筋的机器人足球社区问题；往往是通过琐碎的问题。然而 ，有对问题的有效解决，文献较少，这往往是让人失望，球队希望追求其他的问题在足球领域的源（如 制）。 建立一个足球比赛中的移动机器人的目的，快速和强大的视觉系统的一个例子。特不断的阈值 多阈值 阴影校正 离线学习 /初始化 确定连接区域 估计对象 计算机视觉 标定摄像机 筹略 无线电发射机 合作 识别 中原工学院信息商务学院外文翻译 5 别考虑到工作和鲁棒性问题的优化计算。后者是通过对图像质量的改善，如非均匀光照和镜头畸变校正方法包含放心。鲁棒性是通过具有时效性的算法使图像处理进一步实现全球。相反，一些视觉系统的机器人足球队雇佣当地的图像处理获得的视觉系统所需的帧速率的应用。这些算法的主要缺点是一个或多个对象的损失（机器人或球）因为一些不可预知的原因（光照下，碰撞，错 误）。局部搜索区域必须被增加直到找到对象，这导致在较大的和不规则的采样时间。这不可能发生的全球图像处理。然而，该方法的缺点会出现如果大量（超过 15）的不同色块，必须遵循。一些色块可以成为相机的图像可能会导致错误的对象估计很相似。这个问题将在目标跟踪算法纳入未来的工作处理。 进一步的方法建立一个更强大和精确的移动机器人的不良照明和摄像机镜头畸变条件下跟踪视觉系统。为了提高机器人视觉跟踪结果，提出了摄像机标定和照度不均匀校正算法。前校正由镜头引起的失真，从而实现更准确和精确的目标位置估计，后者提高了鲁棒性不规则 的照明和非均匀光照条件。所建议的解决方案的适用性在机器人足球比赛中证明，任何不正确或不准确估计机器人和球的位置导致的游戏（除了策略控制算法完善）。视觉系统的鲁棒性是通过摄像机标定算法提高。建议的程序为阴影校正被证明是有用的，在光照条件下或多或少保持不变在游戏。程序也假定固定摄像机视图，在中央视觉系统。在一般的移动机器人，并不总是符合这些条件。如果光照条件的变化，在跟踪过程中，一个适应机制更有效的方法应。这将是进一步研究解决。优化算法，使视觉系统可以用于实时应用在不规则的照明和摄像机畸变的鲁棒性是很重要的。 本文摘自 中原工学院信息商务学院外文翻译 6 a of It of a of of of as of a is In is a of At a is to to of In A of a of is by of of is on of to of on an to an is to in of on a by by is of In is by a of of an of is to a if in of is on a is a an To of by a of to is in 原工学院信息商务学院外文翻译 7 1 of on to be of as 3,5,13,16. et 13 a of a or A of be by A of is in 2. et 3 a by of a to et 16, to of of to of an of a of 10,1,8. a of a on we in a to be in a to be to is to it at 16. In a is a is to be as by of If an of it 原工学院信息商务学院外文翻译 8 as to is by to a of a is of a to of on To of by a to An to is is on 6, a by of of a by an of In 9,14. is by of a of 11. of an of 4,12 is of is on To of 5, is as In a of is is in . on is in . in . 2 is on a 1, of of .5 cm a of .8 m, a 中原工学院信息商务学院外文翻译 9 a . of of a 40480 to of of 2). is is be or be be on by If an of by it is as to as in to a a to of in to on to by a to 0 中原工学院信息商务学院外文翻译 10 8 as is on to is of to to in I An of a of in is is to of by o
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