[发明专利]一种智能五轴门形机械手控制系统及方法在审
申请号: | 201910197738.4 | 申请日: | 2019-03-15 |
公开(公告)号: | CN109773795A | 公开(公告)日: | 2019-05-21 |
发明(设计)人: | 胡志超;彭川来;宫立达;张云鹏;苏燕云;蔡凡;林志灿;王岳桦;陈春彩;王文武;叶坤煌;李和仙;李省委;林宗德;陈文 | 申请(专利权)人: | 闽南理工学院 |
主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16;B25J13/00 |
代理公司: | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人: | 包晓静 |
地址: | 362700 *** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 机械手 机械手控制系统 门形 五轴 指令生成模块 标定模块 智能 数据输入模块 速度调节模块 用户操作步骤 中央控制模块 抓取 机械手控制 默认参数 目标位置 摄像模块 伸缩模块 升降模块 显示模块 旋转模块 标定 移动 | ||
本发明属于机械手控制技术领域,公开了一种智能五轴门形机械手控制系统及方法,所述智能五轴门形机械手控制系统包括:数据输入模块、指令生成模块、中央控制模块、标定模块、升降模块、伸缩模块、旋转模块、抓取模块、速度调节模块、摄像模块、显示模块。本发明通过指令生成模块可以根据用户选择的机械手命令,确定出该机械手命令对应的默认参数,减少了用户操作步骤,降低了入门基础;同时,通过标定模块可以在机械手无法通过一致动作到达某一位置时,通过调整机械手旋转一定的角度后,可以对机械手进行快速标定,从而实现机械手的精确控制,快速到达目标位置。使用该方法时如果移动的距离越长,得到的结果就会越精确。
技术领域
本发明属于机械手控制技术领域,尤其涉及一种智能五轴门形机械手控制系统及方法。
背景技术
机械手是一种能模仿人手和臂的某些动作功能,用以按固定程序抓取、搬运物件或操作工具的自动操作装置。特点是可以通过编程来完成各种预期的作业,构造和性能上兼有人和机械手机器各自的优点。机械手主要由执行机构、驱动机构和控制系统三大部分组成。手部是用来抓持工件(或工具)的部件,根据被抓持物件的形状、尺寸、重量、材料和作业要求而有多种结构形式,如夹持型、托持型和吸附型等。运动机构,使手部完成各种转动(摆动)、移动或复合运动来实现规定的动作,改变被抓持物件的位置和姿势。运动机构的升降、伸缩、旋转等独立运动方式,称为机械手的自由度。为了抓取空间中任意位置和方位的物体,需有6个自由度。自由度是机械手设计的关键参数。自由度越多,机械手的灵活性越大,通用性越广,其结构也越复杂。一般专用机械手有2~3个自由度。控制系统是通过对机械手每个自由度的电机的控制,来完成特定动作。同时接收传感器反馈的信息,形成稳定的闭环控制。控制系统的核心通常是由单片机或dsp等微控制芯片构成,通过对其编程实现所要功能。然而,现有智能五轴门形机械手控制系统操作过程,机械手命令生成存在逻辑复杂和程序步骤较多,操作繁琐;同时,在实际标定过程中,由于结构设计和机械手自身极限因素导致一些位置无法通过一致动作到达,但是通过调整一个角度后,就能够到达目标位置,但是这样机械手和相机就会存在一定的夹角,故在机械手标定时像素坐标转换到机械手坐标就涉及到角度的问题。
综上所述,现有技术存在的问题是:现有智能五轴门形机械手控制系统操作过程,机械手命令生成存在逻辑复杂和程序步骤较多,操作繁琐;同时,在实际标定过程中,由于结构设计和机械手自身极限因素导致一些位置无法通过一致动作到达,但是通过调整一个角度后,就能够到达目标位置,但是这样机械手和相机就会存在一定的夹角,故在机械手标定时像素坐标转换到机械手坐标就涉及到角度的问题。
现有机械手在移动过程中获取图像,获取的图像不清晰,图像抖动情况严重,无法精准获取图像的内容;现有机械手无法实时监控移动的速度,有可能因速度过快导致的操作失误,出现故障;同时也无法精准的控制机械手的速度。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种智能五轴门形机械手控制系统及方法。
本发明是这样实现的,一种智能五轴门形机械手控制方法,所述智能五轴门形机械手控制方法包括:
第一步,利用操作键盘输入机械手操作参数;利用指令选择程序进行选择生成操作指令;利用基于数字稳像算法的摄像机实时获取机械手末端的图像;
第二步,利用位置控制器、摄像机获取的机械手末端的图像对机械手坐标位置进行标定;利用升降器升降机械手的高度;利用伸缩结构进行机械手伸缩操作;利用旋转轴进行机械手旋转操作;利用夹持结构进行机械手抓取操作;
第三步,利用速度传感器检测机械手移动的速度,并利用基于矢量控制的速度控制器调节机械手操作速度;
第四步,利用显示器显示智能五轴门形机械手控制系统界面及操作指令、方向、高度、工作速度数据以及获取到的机械手前方实时图像。
进一步,所述第三步数字稳像算法具体包括:
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