1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu trên cơ sở sử dụng thông tin hình ảnh

144 29 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 144
Dung lượng 4,19 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Lê Văn Chung NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT TAY MÁY DI ĐỘNG BÁM MỤC TIÊU TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội – 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Lê Văn Chung NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT TAY MÁY DI ĐỘNG BÁM MỤC TIÊU TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG THƠNG TIN HÌNH ẢNH Chun ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9.52.02.16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TSKH Phạm Thượng Cát TS Phạm Minh Tuấn Hà Nội – 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các kết viết chung với tác giả khác đồng ý đồng tác giả trước đưa vào luận án Các kết luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác Tác giả luận án Lê Văn Chung i LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Lãnh đạo Học viện Khoa học Công nghệ, Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học Cơng nghệ Việt Nam, Phịng Cơng nghệ tự động hóa tạo điều kiện thuận lợi trình học tập, nghiên cứu Tơi xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc tới PGS.TSKH Phạm Thượng Cát TS Phạm Minh Tuấn, hai thầy định hướng tận tình hướng dẫn để tơi hồn thành luận án Tôi xin cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên, Khoa Công nghệ tự động hóa đơn vị Nhà trường quan tâm giúp đỡ, tạo điều kiện để tơi thực nghiên cứu Tôi xin cảm ơn cán Phịng Cơng nghệ tự động hóa – Viện Cơng nghệ thông tin, đồng nghiệp thuộc Khoa Công nghệ Tự động hóa - Trường Đại học Cơng nghệ thơng tin truyền thông - Đại học Thái Nguyên động viên trao đổi kinh nghiệm trình hồn thành luận án Cuối cùng, tơi xin chân thành cảm ơn đến gia đình, người thân, bạn đồng nghiệp - người ln dành cho tơi tình cảm nồng ấm, động viên sẻ chia lúc khó khăn sống tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành q trình nghiên cứu Hà Nội, ngày 28 tháng năm 2019 Tác giả luận án Lê Văn Chung ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC HÌNH VẼ x DANH MỤC BẢNG xiii MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Tổng quan điều khiển rơ bốt sử dụng thơng tin hình ảnh 1.2.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 11 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.3 Các vấn đề nghiên cứu luận án 19 1.3.1 Phát triển phương pháp điều khiển rơ bốt s dụng thơng tin hình ảnh 19 1.3.2 Một số cải tiến điều khiển hệ servo thị giác bám mục tiêu di động 20 1.3.3 Phát triển thuật toán điều khiển rô bốt di động s dụng thông tin hình ảnh 21 1.4 Kết luận chƣơng 22 CHƢƠNG 23 PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN HỆ PAN-TILT SỬ DỤNG THƠNG TIN HÌNH ẢNH TỪ HAI CAMERA 23 2.1 Xây dựng mơ hình động học hệ pan-tilt-stereo camera bám mục tiêu di động với nhiều tham số bất định 24 iii 2.1.1 Xác định ma trận Jacobi ảnh qua tọa độ điểm ảnh thu từ camera quy vào hệ tọa độ OcXcYcZc 24 2.1.2 Xác định hệ phương trình động học tốc độ hệ pan-tilt 28 2.1.3 Xây dựng toán điều khiển động học (kinematic control) hệ rô bốtstereo camera bám mục tiêu 29 2.2.Thiết kế thuật toán điều khiển 30 2.2.1 Xây dựng mơ hình điều khiển 30 2.2.2 Xây dựng thuật toán điều khiển hệ Pan-tilt –2 camera bám mục tiêu di động 31 2.3 Một số kết mô kiểm chứng 35 2.4 Kết luận chƣơng 43 CHƢƠNG 45 MỘT SỐ CẢI TIẾN TRONG ĐIỀU KHIỂN 45 HỆ SERVO TH GIÁC BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG 45 3.1 dựng mơ hình 3D cho hệ camera hệ pan-tilt 47 3.1.1 Mơ hình 3D cho hệ stereo camera 47 3.1.2 Mơ hình hệ camera ảo 47 3.1.3 Kiểm soát suy biến ma trận Jacobian 53 3.1.4 Bài tốn điều khiển rơ bốt bám mục tiêu với nhiều tham số bất định 53 3.2 dựng hệ động lực học hệ pan-tilt – stereo camera với tham số bất định 53 3.3 dựng điều khiển nơ ron cho hệ động lực học hệ pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động 55 3.3.1 Xây dựng điều khiển 55 3.3.2 Xây dựng cấu trúc lớp điều khiển nơ ron truyền th ng RBF cho hệ thống 56 3.3.3 Tối ưu tham số 57 3.4 Mô hệ thống 61 iv 3.5 Kết luận 72 CHƢƠNG 74 PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN ĐIỀU KHIỂN RƠ BỐT DI ĐỘNG 74 SỬ DỤNG THƠNG TIN HÌNH ẢNH 74 4.1 Xây dựng mơ hình động học tốn hệ điều khiển Rơ bốt-Pan-tilt– Stereo Camera bám mục tiêu di động 75 4.1.1 Xác định ma trận Jacobi ảnh 75 4.1.2 Xác định ma trận Jacobi hệ tốc độ bám mục tiêu cho rô bốt di động 77 4.1.3 Xác định tốc độ bánh xe cho rô bốt di động để rô bốt tiếp cận mục tiêu 81 4.2 Thiết kế thuật toán điều khiển 82 4.2.1 Động lực học hệ rô bốt di động-bệ pan-tilt 82 4.2.2 Thiết kế điều khiển tối ưu 83 4.3 Mô hệ thống 89 4.3.1 Mô hệ thống với điều khiển tối ưu 89 4.3.2 Mô hệ thống với điều khiển trượt CTC 94 4.4 Kết luận chƣơng 96 KẾT LUẬN 97 5.1 Những nội dung nghiên cứu luận án 97 5.2.Những đóng góp khoa học luận án 97 5.3.Định hƣớng nghiên cứu phát triển 98 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO 101 PHỤ LỤC 111 Mô hình mơ hệ pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động có sử dụng mơ hình camera 3D ảo 111 v Mơ hình mơ hệ pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động có sử dụng mơ hình camera 3D ảo 118 vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Đơn vị Mô tả tính Computed Torque Controller – điều khiển dựa CTC phương pháp tính mơ men d m Khoảng cách bánh xe rô bốt di động Vecto ảnh hư ng nhi u, tham số bất định d(t) f pixel Tiêu cự camera (1 pixel = 35μm) fv pixel Tiêu cự thấu kính camera ảo Các thành phần bất định mơ hình động học hệ f pan-tilt Các thành phần bất định mô hình động lực học fu hệ pan-tilt H Hàm Hamilton Jimag Ma trận Jacobi ảnh Jrobot Ma trận Jacobi rô bốt J Ma trận Jacobi tổng hợp Jˆ imag (m), Jˆ robot (q) Các giá trị biết ma trận tương ứng Các đại lượng ma trận tương ΔJ imag (m), ΔJrobot (q) ứng Jˆ Ma trận giả nghịch đảo ma trận J; T T (Jˆ Jˆ ) Jˆ Jˆ T T (Jˆ Jˆ ) Jˆ K m Khoảng cách camera k m khoảng cách hai bánh xe rô bốt di động k1 m Khoảng cách rô bốt di động mục tiêu l1 m Chiều dài khớp pan củahệ pan-tilt l2 m Chiều dài khớp tilt củahệ pan-tilt LQR Linear–Quadratic Regulator vii LQG Linear–Quadratic–Gaussian m Pixel Véc tơ đặc trưng ảnh md Pixel Véc tơ đặc trưng ảnh mong muốn Q Tọa độ mục tiêu q Véc tơ vị trí góc khớp pan, tilt qr Véc tơ vị trí góc khớp pan, tilt RBF Radial basis function neural network s Véc tơ sai số giá trị mong muốn đo Tx Ty Tz m/s Vận tốc dài tay nắm camera x y z m/s Vận tốc góc tay nắm camera U, V Pixel Tọa độ ảnh đối tượng u1, Thành phần điều khiển nơ ron u* Thành phần điều khiển tối ưu v véc tơ biến đầu tay nắm bệ pan-tilt (trùng với gốc tọa độ camera OC) C v Véc tơ vận tốc dài đầu tay nắm bệ pan-tilt C Ω Véc tơ vận tốc góc đầu tay nắm bệ pan-tilt vs Véc tơ vận tốc đo bánh rô bốt di động khớp bệ pan-tilt Véc tơ vận tốc mong muốn đặt lên bánh rô bốt di vd động khớp bệ pan-tilt x Véc tơ mơ tả vị trí hướng camera xs Véc tơ tọa độ mục tiêu nhìn hệ tọa độ camera ảo W Ma trận trọng số mạng nơ ron ε Sai số tham số mong muốn đo θ1 rad Góc quay khớp pan θ2 rad Góc quay khớp tilt m rad Góc hướng rơ bốt di động θ1d rad Góc quay mong muốn khớp pan θ2d rad Góc quay mong muốn khớp tilt viii ********************************************************** ********** function q_dot = fcn(input,I1,I2,theta2) %#codegen c2 = cos(theta2); s2 = sin(theta2); m11 = I1+I2*s2^2+I1*c2^2; m22 = I2; %m13 = (I1-I2)*s2*c2; matrixM = {{m11, 0; 0, m22]; q_dot = matrixM\input; %v_dot = tor; Mơ hình camera 3D ảo 115 function {{X_S_dot,J] = fcn(lamda,fv, xyz_vd, xyz_vdot, theta1, theta2,l1,l2, theta1d, theta2d) %#codegen Rcv=[1, 0, 0; 0, 0, 1; 0, -1, 0]; xv = xyz_vd(1); yv = xyz_vd(2); zv = xyz_vd(3); j11 = 1/(lamda-xv); j12 = zv/(lamda-xv)^2; j21 = -(xv-lamda)/(zv+lamda)^2; j22 = 1/(zv+lamda); j31 = -(yv)/(zv+lamda)^2; j33 = 1/(zv+lamda); Jvimg=[j11, j12, 0; j21, j22, 0; j31, , j33]; c1 = cos(theta1); c2 = cos(theta2); s1 = sin(theta1); s2 = sin(theta2); Rco = {{c1*c2, -c1*s2, s1; s1*c2, - s1*s2, -c1; s2, c2, 0]; 116 Jrobot=[l2*c1*c2, 0; l2*s1*c2, 0; l2*s2, l1]; J=Jvimg*Rcv*Rco*Jrobot; thetad = {{theta1d;theta2d]; X_S_dot=fv*Jvimg*Rcv*Rco*xyz_vdot; Mô hình stereo camera function {{X_S, X_C]= fcn(J, q_dot, fv, t,lamda) %#codegen Rcv=[1, 0, 0; 0, 0, 1; 0, -1, 0]; 117 X_S = J*q_dot; Xs = X_S(1); Ys = X_S(2); Zs = X_S(3); Xv =lamda*(Ys*fv+Xs+fv)/(Xs+fv^2); Zv = Xs*(lamda-Xv)/fv; Yv = Zs*(lamda+Zv)/fv; X_V = {{Xv;Yv;Zv]; X_C = Rcv\X_V; Mơ hình mơ hệ phức hợp rơ bốt di động mang pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động 118 Bộ điều khiển tối ƣu Hàm tính u* function usao = fcn(e,e_dot) %#codegen R=[ 0.25 , 0, 0, 0; 0, 0.25, 0, 0; 0, 0, 0.25, 0; 0, 0, 0, 0.25]; alpha1=[15.5,0,0,0; 0,15.6,0,0; 0,0,15.6,0; 0,0,0,15.4]; e2=e_dot+alpha1*e; usao=-R\e2; 119 Bộ điều khiển động lực học hệ rô bốt di động – pan-tilt – stereo camera Vector a dot function a_vector_es_dot = fcn(v,vd,vd_dot,r,b,theta3,Learn) %#codegen c2 = cos(theta2); s2 = sin(theta2) c3 = cos(theta3); s3 = sin(theta3); v1d_dot = vd_dot(1); v2d_dot = vd_dot(2); v3d_dot = vd_dot(3); v4d_dot = vd_dot(4); 120 v1d = vd(1); v2d = vd(2); v3d = vd(3); v4d = vd(4); e = v - vd; theta3_dot = v(4); theta2_dot = v(3); theta1_dot = (r/b)*(v(1) - v(2)); y11 = (v1d_dot - v2d_dot)*(r/b)^2; y12 = (v1d_dot - v2d_dot)*(r/b)^2 + v3d_dot*(r/b); y13 = 0.5*(1 - cos(2*theta3))*(r/b)*((v1d_dot v2d_dot)*(r/b) + v3d_dot) + 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*theta3_dot*((v1d v2d)*(r/b) + v3d) + 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*(theta1_dot + theta2_dot)*v4d; y14 = 0.5*(1 + cos(2*theta3))*(r/b)*((v1d_dot v2d_dot)*(r/b) + v3d_dot) - 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*theta3_dot*((v1d v2d)*(r/b) + v3d) - 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*(theta1_dot + theta2_dot)*v4d; y15 = 0; y21 = -y11; y22 = -y12; y23 = -y13; y24 = -y14; y25 = 0; 121 y31 = 0; y32 = (v1d_dot - v2d_dot)*(r/b) + v3d_dot; y33 = 0.5*(1-cos(2*theta3))*((r/b)*(v1d_dot - v2d_dot) + v3d_dot) + 0.5*sin(2*theta3)*(theta3_dot*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d) + (theta1_dot + theta2_dot)*v4d); y34 = 0.5*(1+cos(2*theta3))*((r/b)*(v1d_dot - v2d_dot) + v3d_dot) - 0.5*sin(2*theta3)*(theta3_dot*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d) + (theta1_dot + theta2_dot)*v4d); y35 = 0; y41 = 0; y42 = 0; y43 = -0.5*sin(2*theta3)*(theta1_dot + theta2_dot)*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d); y44 = 0.5*sin(2*theta3)*(theta1_dot + theta2_dot)*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d); y45 = v4d_dot; Y = {{y11, y12, y13, y14, y15; y21, y22, y23, y24, y25; y31, y32, y33, y34, y35; y41, y42, y43, y44, y45]; a_vector_es_dot = -Learn*(Y')*e; Tor ************************************************************************ function Tor = fcn(vd_dot,vd,v,M1,M2,M3,r,b,Mw,Iw,Lf,L3,theta2,theta3,a_v 122 ector_es,Kp) %#codegen c2 = cos(theta2); s2 = sin(theta2); c3 = cos(theta3); s3 = sin(theta3); v1d_dot = vd_dot(1); v2d_dot = vd_dot(2); v3d_dot = vd_dot(3); v4d_dot = vd_dot(4); v1d = vd(1); v2d = vd(2); v3d = vd(3); v4d = vd(4); e = v - vd; theta3_dot = v(4); theta2_dot = v(3); theta1_dot = (r/b)*(v(1) - v(2)); y11 = (v1d_dot - v2d_dot)*(r/b)^2; y12 = (v1d_dot - v2d_dot)*(r/b)^2 + v3d_dot*(r/b); y13 = 0.5*(1 - cos(2*theta3))*(r/b)*((v1d_dot v2d_dot)*(r/b) + v3d_dot) + 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*theta3_dot*((v1d v2d)*(r/b) + v3d) + 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*(theta1_dot + 123 theta2_dot)*v4d; y14 = 0.5*(1 + cos(2*theta3))*(r/b)*((v1d_dot v2d_dot)*(r/b) + v3d_dot) - 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*theta3_dot*((v1d v2d)*(r/b) + v3d) - 0.5*(r/b)*sin(2*theta3)*(theta1_dot + theta2_dot)*v4d; y15 = 0; y21 = -y11; y22 = -y12; y23 = -y13; y24 = -y14; y25 = 0; y31 = 0; y32 = (v1d_dot - v2d_dot)*(r/b) + v3d_dot; y33 = 0.5*(1-cos(2*theta3))*((r/b)*(v1d_dot - v2d_dot) + v3d_dot) + 0.5*sin(2*theta3)*(theta3_dot*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d) + (theta1_dot + theta2_dot)*v4d); y34 = 0.5*(1+cos(2*theta3))*((r/b)*(v1d_dot - v2d_dot) + v3d_dot) - 0.5*sin(2*theta3)*(theta3_dot*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d) + (theta1_dot + theta2_dot)*v4d); y35 = 0; y41 = 0; y42 = 0; y43 = -0.5*sin(2*theta3)*(theta1_dot + theta2_dot)*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d); y44 = 0.5*sin(2*theta3)*(theta1_dot + 124 theta2_dot)*((r/b)*(v1d - v2d) + v3d); y45 = v4d_dot; Y = {{y11, y12, y13, y14, y15; y21, y22, y23, y24, y25; y31, y32, y33, y34, y35; y41, y42, y43, y44, y45]; Z1 = 0.25*(M1 + M2 + M3)*(v1d_dot + v2d_dot)*r^2 + (Mw*r^2 + Iw)*v1d_dot + ((M2 + M3)*Lf^2 2*M3*Lf*L3*c2*s3)*(r/b)^2*(v1d_dot - v2d_dot) - M3*Lf*L3*c2*s3*(r/b)*v3d_dot + M3*Lf*L3*(s2*s3*theta2_dot c2*c3*theta3_dot)*(r/b)^2*(v1d - v2d) +M3*Lf*L3*(r/b)*((s2*s3*theta2_dot c2*c3*theta3_dot)*v3d + theta1_dot*(s2*s3*v3d c2*c3*v4d)); Z2 = 0.25*(M1 + M2 + M3)*(v1d_dot + v2d_dot)*r^2 + (Mw*r^2 + Iw)*v2d_dot - ((M2 + M3)*Lf^2 2*M3*Lf*L3*c2*s3)*(r/b)^2*(v1d_dot - v2d_dot) + M3*Lf*L3*c2*s3*(r/b)*v3d_dot M3*Lf*L3*(s2*s3*theta2_dot c2*c3*theta3_dot)*(r/b)^2*(v1d - v2d) - M3*Lf*L3*(r/b)*((s2*s3*theta2_dot c2*c3*theta3_dot)*v3d + theta1_dot*(s2*s3*v3d c2*c3*v4d)); Z3 = -M3*Lf*L3*c2*s3*(r/b)*(v1d_dot - v2d_dot) M3*Lf*L3*s2*s3*theta1_dot*(r/b)*(v1d - v2d) 125 M3*Lf*L3*c2*c3*theta1_dot*v4d; %G = {{0; 0; 0; -9.8*M3*L3*sin(theta3)]; Z4 = M3*L3^2*v4d_dot* + M3*Lf*L3*c2*c3*theta1_dot*(r/b)*(v1d - v2d) + M3*Lf*L3*c2*c3*theta1_dot*v3d -9.8*M3*L3*sin(theta3); Z = {{Z1; Z2; Z3; Z4]; Tor = Y*a_vector_es + Z - Kp*e; Động học hệ rô bốt di động – hệ pan-tilt – stereo camera function {{Zb_in_c, ImaF3, ImaF,X_0_es,Y_0_es,Z_0_es]= fcn(theta1,X,Y,theta2,theta3,muctieu,Lf,focus,px,py,pz,LZ, M) %#codegen c1 = cos(theta1); 126 s1 = sin(theta1); c12 = cos(theta1 + theta2); s12 = sin(theta1 + theta2); c3 = cos(theta3); s3 = sin(theta3); t11 = -s12; t12 = -c12*s3; t13 = c12*c3; t14 = c12*(px*c3 - py*s3) + s12*pz + X + Lf*c1; t21 = cos(theta1 + theta2); t22 = -sin(theta1 + theta2)*sin(theta3); t23 = sin(theta1 + theta2)*cos(theta3); t24 = s12*(px*c3-py*s3)- c12*pz + Y + Lf*s1; t31 =0; t32 = cos(theta3); t33 = sin(theta3); t34 = px*s3 + py*c3 + LZ; T = {{t11, t12, t13, t14; t21, t22, t23, t24; t31, 0, t32, t33, t34; 0, 0, 1]; Oc = T\muctieu; ImaF = -(focus/Oc(3))*[Oc(1); Oc(2)]; 127 ImaF3 = -(focus/Oc(3))*[0.1+Oc(1); Oc(2);Oc(1)-0.1]; ul =ImaF3(1); vl =ImaF3(2); ur =ImaF3(3); // // B =0.2; j11 = (ur-ul)/B; j13 = ul*(ul-ur)/(focus*B); j14 = ul*vl/focus; j15 = -(2*focus^2+ul^2+ul*ur)/(2*focus); j16 = vl; j22 = j11; j23 = vl*(ul-ur)/(focus*B); j24 = (focus^2+vl^2)/focus; j25 = -vl*(ur+ul)/(2*focus); j26 = -(ul+ur)/(2*focus); j31 = j11; j33 = ur*(ul-ur)/(focus*B); j34 = ur*vl/focus; j35 = -(2*focus^2+ur^2+ul*ur)/(2*focus); j36 = vl; Jimg = [j11, 0, j13, j14, j15, j16; 0, j22, j23, j24, j25, j26; j31, 0, j33, j34, j35, j36]; Jhe = [-s12, -c12, 0, 0, 0; -c12*s3,-s12*s3, 0, 0, 0; c12*c3, s12*c3, 0, 0, 0; , , 0, 0, -1; , , c3,s3,0; 128 , , c3,s3,0]; J = Jimg*Jhe; q_dot = [xd; yd; t1d; t2d; t3d]; M_dot = J*q_dot; B =0.2; ul_es = M(1); vl_es = M(2); ur_es = M(3); Zb_in_c = focus*B/(ur_es - ul_es); X_C = B*(ur_es + ul_es)/(2*(ur_es - ul_es)); Y_C = B*vl_es/(ur_es - ul_es); Ball_C_estimate = {{X_C; Y_C; Zb_in_c; 1]; Ball_0_estimate = T*Ball_C_estimate ; X_0_es = Ball_0_estimate(1); Y_0_es = Ball_0_estimate(2); Z_0_es = Ball_0_estimate(3); 129 ... tài: ? ?Nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu sở sử dụng thơng tin hình ảnh? ?? để phát triển số thuật tốn điều khiển rơ bốt theo dõi mục tiêu di động rô bốt di chuyển bám mục tiêu. .. - Lê Văn Chung NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT TAY MÁY DI ĐỘNG BÁM MỤC TIÊU TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9.52.02.16 LUẬN... toán điều khiển hợp lý để kết hợp điều khiển tồn bơ hệ thống 1.2 Tổng quan điều khiển rô bốt sử dụng thơng tin hình ảnh 1.2.1 Tình hình nghiên cứu nước Điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh

Ngày đăng: 05/07/2020, 23:19

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Đặng Tâm Trung, Vũ Ngọc Hải và Nguy n Vĩnh Hảo, Xây dựng hệ thống định vị 3D dùng stereo camera, Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2013, pp. 155 – 161 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xây dựng hệ thống định vị 3D dùng stereo camera
[2] Ngô Mạnh Tiến, Phan Xuân Minh, Nghiên cứu phát triển hệ Robot tự hành có gắn camera tự động tìm kiếm và bám mục tiêu di động, VCCA 2011, pp. 506- 511 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên cứu phát triển hệ Robot tự hành có gắn camera tự động tìm kiếm và bám mục tiêu di động
[3] Ngô Mạnh Tiến, Phan Xuân Minh, Hà Thị Kim Duyên, Một phương pháp sử dụng bộ lọc Kalman kết hợp v i thuật toán bám ảnh Camshift nhằm nâng cao chất lượng bám trong các hệ thống robot tự động tìm kiếm và bám bắt mục tiêu, VCCA 2011, pp. 513-518 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một phương pháp sử dụng bộ lọc Kalman kết hợp v i thuật toán bám ảnh Camshift nhằm nâng cao chất lượng bám trong các hệ thống robot tự động tìm kiếm và bám bắt mục tiêu
[4] Nguy n Văn Tính, Phạm Thượng Cát, Phạm Minh Tuấn, Nguy n Đăng Chung, Thiết kế luật điều khiển thích nghi cho hệ tích hợp rô bốt di động - pan-tilt -camera để tiếp cận mục tiêu, VCCA 2015, pp. 388-396 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Thiết kế luật điều khiển thích nghi cho hệ tích hợp rô bốt di động -pan-tilt -camera để tiếp cận mục tiêu
[5] Nguy n Văn Tính, Phạm Thượng Cát, Phạm Minh Tuấn, “ Mô hình hóa và điều khiển rô bốt di động non-holonomic có trượt ngang”, Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015, pp. 103-108 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Mô hình hóa và điều khiển rô bốt di động non-holonomic có trượt ngang”
[6] Nguy n Tiến Kiệm, Phạm Thượng Cát, Nguy n Văn Tính, Điều khiển hệ rô bốt - camera bám mục tiêu di động có chú ý tác động của cơ cấu chấp hành, Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2013, pp. 321 – 327 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Điều khiển hệ rô bốt - camera bám mục tiêu di động có chú ý tác động của cơ cấu chấp hành
[7] Phạm Đức Long – Phạm Thượng Cát, Xử lý ảnh để xác định hư ng và khoảng cách giữa giá đỡ và xe nâng hàng tự động, Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2011 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử lý ảnh để xác định hư ng và khoảng cách giữa giá đỡ và xe nâng hàng tự động
[8] Phạm Thượng Cát, “Một số phương pháp điều khiển hiện đại cho rô bốt công nghiệp”, Nhà xuất bản đại học Thái Nguyên, 2009 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Một số phương pháp điều khiển hiện đại cho rô bốt công nghiệp
Nhà XB: Nhà xuất bản đại học Thái Nguyên
[9] Quách Tuấn Văn, Trương Quốc Bảo, Phát triển thuật toán xử lý ảnh để nhận dạng và định vị quả cà chua chín trên cây, Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2013, pp. 359 – 366 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phát triển thuật toán xử lý ảnh để nhận dạng và định vị quả cà chua chín trên cây
[10] Tran Duc Thien, Huynh Thai Hoang, Thiết kế hệ thống điều khiển hệ bóng và đĩa sử dụng hồi tiếp thị giác, Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2013, pp. 405 – 411 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Thiết kế hệ thống điều khiển hệ bóng và đĩa sử dụng hồi tiếp thị giác
[11] Từ Diệp Công Thành, Phan Minh Trường, Phan Minh Thành, (2008), Điều khiển rô bốt tự hành tránh vật cản sử dụng bánh dẫn hư ng Ommi, Tuyển tập hội nghị toàn quốc lần thứ 4 về Cơ điện t , VCM 2008, tr. 356-367 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Điều khiển rô bốt tự hành tránh vật cản sử dụng bánh dẫn hư ng Ommi
Tác giả: Từ Diệp Công Thành, Phan Minh Trường, Phan Minh Thành
Năm: 2008
[12] Tư ng Phước Thọ, Nguy n Trường Thịnh, Nguy n Ngọc Phương (2010), “Nghiên cứu và phát triển Robot dạng người điều khiển giao thông”, Tuyển tập Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 5, 22-23/10/2010, trang 188-192 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên cứu và phát triển Robot dạng người điều khiển giao thông”
Tác giả: Tư ng Phước Thọ, Nguy n Trường Thịnh, Nguy n Ngọc Phương
Năm: 2010
[13] Võ Trung Thư, Nguy n Anh Duy, (2008), ng dụng điều khiển m cho bài toán bám đư ng của rô bốt di động bằng bánh lăn, Tuyển tập hội nghị toàn quốc lần thứ 4 về Cơ điện t , VCM 2008, pp. 305-314 Sách, tạp chí
Tiêu đề: ng dụng điều khiển m cho bài toánbám đư ng của rô bốt di động bằng bánh lăn", Tuyển tập hội nghị toàn quốc lần thứ 4 về Cơ điện t ", VCM 2008
Tác giả: Võ Trung Thư, Nguy n Anh Duy
Năm: 2008
[14] Aleksey A. Kabanov, Optimal Control of Mobile Robot’s Trajectory Movement, Wseas transactions on system and control, vol 9, 2014, pp. 398-404 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Optimal Control of Mobile Robot’s Trajectory Movement, Wseas transactions on system and control
[15] Andon V. Topanov, Okyay Kaynak and Nikola G. Shakev (2002), “Neural Network Indenfitication , Predictive Modeling and Control with a sliding mode Learning Mechanism: An Application to the Robotic Manipulators”, The first International IEEE Symposium “Inteligent systems” Semtemper 2002, Page 102 – 106 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Neural Network Indenfitication , Predictive Modeling and Control with a sliding mode Learning Mechanism: An Application to the Robotic Manipulators”, "The first International IEEE Symposium “Inteligent systems” Semtemper 2002
Tác giả: Andon V. Topanov, Okyay Kaynak and Nikola G. Shakev
Năm: 2002
[16] Antonelli, 2008, Stability Analysis for Prioritized Closed-Loop Inverse Kinematic Algorithms for Redundant Robotic Systems, IEEE International Conference of Robotics and Automation, Pasadena, CA, USA, May 19-23, 1993- 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Stability Analysis for Prioritized Closed-Loop Inverse Kinematic Algorithms for Redundant Robotic Systems
[17] A. Ryberg; M. Ericsson; A. -K. Christiansson; K. Eriksson; J. Nilsson; M. Larsson, Stereo vision for path correction in off-line programmed robot welding, 2010 IEEE International Conference on Industrial Technology, pp. 1700 – 1705 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Stereo vision for path correction in off-line programmed robot welding
[18] Bo, Y., Huiguang, L., Zhenbo, K., Honglei, J., 2012, Hamiltonian-Based Binocular Visual Servoing of Camera-in-Hand Robotic Systems, International conference on Modeling, Identification and control, Wuhan, China, 388-393 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Hamiltonian-Based Binocular Visual Servoing of Camera-in-Hand Robotic Systems
[19] Bruno S., Loenzo, S., Luigi, V., Giuseppe, O., 2009, McGrow Hill International Editions, Modeling and control of robot manipulators, 614p Sách, tạp chí
Tiêu đề: Modeling and control of robot manipulators
[20] Cai, C., Emmanuel, D.L., Dario, M., Nikhil, S., Alois, K., 2013, Uncalibrated 3D Stereo Image - based Dynamic Visual Servoing for Robot Manipulators, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), November 3-7, 63-70 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Uncalibrated 3D Stereo Image - based Dynamic Visual Servoing for Robot Manipulators

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w