基于optotrak的模块化机器人实验研究

本文以基于optotrak  的PowerCube  机器人闭环系统为研究对象，对PowerCube  模块化机器人进行了运动学的分析，并利用optotrak  反馈的目标位置信息完成了机器人抓取物体的任务。随着机器人研究的逐步发展，传统的按照事先编制好的程序进行操作的工业机器人，已经不能满足时代的要求。人们需要对环境有适应能力的机器人，而不是只能从事一些简单重复工作的机器人。这样，获取诸如位置、力等外部环境的信息就显得非常重要了。二十世纪八十年代以来，国内外众多学者在如何获得外部环境信息方面做了大量的研究，并取得了一些成果。文献[1]提出由摄象头采集图象并进行相应的处理,  然后通过计算估计目标的位置，抓取目标物体。文献[2]将sony  公司的CCD  摄象头安装在Puma560  机器人的末端，分析和处理图象，识别目标物体-门锁，定位和抓住门锁并开门。文献[3]使用了SICK  公司制造的LMS291  激光雷达来获得移动机器人前方的环境信息。文献[4]介绍了用单个CCD  摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.文献[5]  利用超声波距离测量仪测量到工件的正上方测量工件的深度数据，采用一些算法获得机器人的控制输入向量，并控制机器人运动并实现精确抓取工件。这些方法虽然使用了不同的仪器，但本质上都是为了获得原始数据。它们获得和处理数据的过程相对复杂。本文提出了利用optotrak3020  三维测量系统来获得目标点位置信息的方法。我们首先对PowerCube  模块化机器人进行正运动学和逆运动学的分析。在解决多重解问题的基础上，通过仿真验证了逆运动学反解的可靠性。并对机器人的雅可比矩阵、奇异点和机器人的轨迹规划进行了研究。最后，通过optotrak  三维测量系统获得的三维数据，我们实现精确了抓取物体的操作任务。