一种基于V-REP平台的TRS机器人自动操控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于V‑REP平台的TRS机器人自动操控方法。该方法包括如下步骤：连接V‑REP与Matlab并设置基本参数；在Matlab中通过d*算法算出机器人到目标点的最理想的轨迹，实现导航；对视觉图像进行处理，实现对物体的识别，确定物体在机械臂坐标系下的位置；在已经确定物体在机械臂坐标系位置的前提下，结合逆矩阵法和DLS法实现机械臂对物体的抓取；执行抓取操作后，再次通过“d*”算法，使机器人到达指定地点，并释放物体；将前述步骤中获取的机器人操控数据输入到V‑REP软件平台运行从而实现对机器人的操控。本发明专利技术对于不同的环境及目标物体有良好的适应能力，可以有效用于不同环境下移动机器人的操控。

An automatic control method for TRS robot based on V-REP platform

The invention discloses a TRS robot automatic control method based on the V REP platform. The method includes the following steps: connecting V_REP with MATLAB and setting the basic parameters; calculating the most ideal trajectory of robot to the target point through d* algorithm in MATLAB, realizing navigation; processing the visual image, realizing object recognition and determining the position of the object in the manipulator coordinate system; and determining the object in the already determined position. Under the premise of the position of the manipulator coordinate system, the manipulator grasps the object by combining the inverse matrix method and DLS method; after the grasping operation, the robot reaches the designated place and releases the object through the \d *\ algorithm again; the manipulation data obtained in the above steps are input to the V REP software platform to run so as to realize the actual operation. Now we are manipulating robots. The invention has good adaptability to different environments and target objects, and can be effectively used for the manipulation of mobile robots in different environments.

【技术实现步骤摘要】
一种基于V-REP平台的TRS机器人自动操控方法
本专利技术属于机器人控制
，具体涉及一种基于V-REP平台的TRS机器人自动操控方法。
技术介绍
随着科技的不断的进步发展，机器人的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。现阶段的智能移动机器人的核心技术包括三方面：一是路径规划技术；二是导航技术；三是多传感器信息融合技术。关于移动机器人的研究涉及许多方面。首先，要考虑移动方式。可以是轮式的、履带式、腿式的，对于水下机器人，则是推进器。其次，必须考虑驱动器的控制，以使机器人达到期望的行为。最后，必须考虑导航或路径规划，对于后者，有更多的方面要考虑，如传感融合、特征提取、避碰及环境映射。因此，移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣,更由于它在军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景，使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。臂形机器人常见的关节形式有移动关节和转动关节。应用最多的是多关节机器人,它由多个回转关节和连杆组成,模拟人的肩关节、肘关节和腕关节等的作用。其关节与仿人机器人的肩、肘、腰关节等不同的是自由度个数。通常前者的肩、肘、腰关节的自由度为1。目前臂形机器人技术日趋成熟，已经成为一种标准设备被工业界广泛应用。本专利技术使用德国KUKA公司TRS机器人，在基于VREP平台环境下，使移动机器人能够完成自动操控，实现自动导航、识别、抓取物体，从而实现了在不需要实体机器条件下完成模拟，以节省实体机器所带来的较大成本。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于V-REP平台的TRS机器人自动操控方法。为了达到本专利技术的目的，本专利技术采取如下技术方案：一种基于V-REP平台的TRS机器人自动操控方法，该方法包括如下步骤：步骤1：连接V-REP与Matlab并设置基本参数；步骤2:在Matlab中通过d*算法算出机器人到目标点的最理想的轨迹，实现导航；步骤3：对视觉图像进行处理，实现对物体的识别，确定物体在机械臂坐标系下的位置；步骤4：在已经确定物体在机械臂坐标系位置的前提下，结合逆矩阵法和DLS法实现机械臂对物体的抓取；步骤5：执行抓取操作后，再次通过“d*”算法，使机器人到达指定地点，并释放物体；步骤6：将前述步骤中获取的机器人操控数据输入到V-REP软件平台运行从而实现对机器人的操控。进一步地，步骤1的具体步骤为：首先在Matlab中调用V-rep函数建立连接并开始进行仿真；在Matlab中对V-rep中的数据进行初始化，分别并获取移动小车、机械臂、传感器的句柄；之后进行移动小车的初始参数设置，所述初始参数包括小车的轮胎的半径，速度、旋转角度；在Matlab中导入V-rep的实际的地图所述实际的地图包括了边界以及障碍物的位置；临时暂停Matlab与V-rep之间的通信线程并设定机械臂的初始位姿。进一步地，步骤2的具体步骤为：在Matlab中通过d*算法算出机器人到目标点的最理想的轨迹，得到一系列的点，存放到traj数组中，数组中的每一列代表一个位置点；使机器人依次接近这个数组中的点，在到达第一个目标点后，开始向第二个目标点运动，以此类推，直到到达traj数组的最后一列，到达目标点，实现导航；之后改变机器人的位姿，使得视觉传感器到达合适的位姿，能够获取到桌上物体的图像，记录机器人轨迹及其位姿数据；进一步地，步骤3的具体步骤为：步骤3-1：将摄像头捕捉到的光学信息转换成电信号，以此来表示每个像素点的灰度以及颜色，从而完成对整个场景的重现：y＝(x+esp)γ其中，x、y的取值范围为[0,1]；esp为补偿系数，γ则为Gamma系数，Gamma变换是根据γ的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度或者高灰度区域的对比度；并通过RGB三通道的量化值，判断红绿蓝三颜色及其合成颜色是否在阈值范围内从而提取特征颜色(红色：R分量与G、B分量差值大于设定；绿色：G分量与R、B分量差值大于设定；蓝色：G分量与R、B分量差值大于设定)，记录摄像头提取的颜色数据；步骤3-2：将被抓取物体，在图像中捕获。图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。通过处理使输出图像有较高的信-噪比，以及通过增强处理突出图像的细节；步骤3-3：通过图像识别得到所要抓取的物体在世界坐标系中的位置，通过坐标转换确定物体在摄像机坐标系中的位置，然后确定该物体在机械臂坐标系下的位置，就可以实现机械臂抓取物体，记录物体坐标位置数据；进一步地，步骤4的具体步骤为：在已经确定物体在机械臂坐标系位置的前提下，结合逆矩阵法和DLS法：其中：θ1代表与基座相连的杆与水平面的夹角，x、y、z代表机械臂要运动到的空间坐标，L1是与基座相连机械臂的长度，L2是上半部分机械臂的长度；控制机械臂的移动，当机械臂移动到合理位置时执行抓取操作。在这个过程中应合理设置机器人小车的位姿以及机械臂的运动方向，使得机械臂既能够到达物体的位置，又不会碰到其他物体，纪录机械臂运动方向及位置数据；进一步地，所述步骤5的具体步骤为：执行抓取操作后，再次通过“d*”算法，使机器人到达垃圾桶附近合理位置，调整机械臂的位姿，并释放物体，使物体落入垃圾桶中，记录机器人轨迹及机械臂位姿数据。本专利技术基于V-REP平台的TRS机器人自动操控方法对于不同的环境及目标物体有良好的适应能力，可以有效用于不同环境下移动机器人的操控。附图说明图1是本专利技术一个实施例的具体实施流程图；图2是本专利技术试验视觉传感器对物体进行颜色识别并进行坐标系的转化示意图；图3是机器人位姿转变的示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术实施例作详细说明。试验数据是在vrep软件中仿真各个位置放有不同形状、颜色物体的两张桌子，多个垃圾桶及墙壁的场景。利用德国KUKA公司的移动机器人，使其从初始位姿到合适的物体抓取位置并确定相机位置。之后获取物体图像位置信息并计算在相机坐标系下的位姿，将图像的坐标信息转化到机械臂的坐标系统中。最后操作机械臂实现抓取，并导航至垃圾桶位置将物体放置到垃圾桶中。如图1所示，本方法具体步骤如下：步骤1：连接V-REP与Matlab并设置基本参数。首先在Matlab中调用V-rep函数建立连接并开始进行仿真。在Matlab中对Vrep中的数据进行初始化，分别并获取移动小车、机械臂、传感器的句柄；之后进行移动小车的初始参数设置(主要是包括小车的轮胎的半径，速度、旋转角度)。在Matlab中导入Vrep的实际的地图(主要是包括了边界以及障碍物的位置)；临时暂停Matlab与Vrep之间的通信线程并设定机械臂的初始位姿；步骤2:通过d*算法算出小车到目标点的最理想的轨迹。得到一系列的点，存放到traj数组中，数组中的每一列代表一个位置点。我们让小车依次接近这个数组中的点，在到达第一个目标点后，开始向第二个目标点运动，以此类推，直到到达traj数组的最后一列，就到达了目标点，实现了导航。即：其中d表示平面内直线ax+by+c＝0到点(x0,y0)到直线的距离；v*＝Kυe+Ki∫edt其中e表示跟踪误差，v*表示速度，θ*表示转向角；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于V‑REP平台的TRS机器人自动操控方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：连接V‑REP与Matlab并设置基本参数；步骤2:在Matlab中通过d*算法算出机器人到目标点的最理想的轨迹，实现导航；步骤3：对视觉图像进行处理，实现对物体的识别，确定物体在机械臂坐标系下的位置；步骤4：在已经确定物体在机械臂坐标系位置的前提下，结合逆矩阵法和DLS法实现机械臂对物体的抓取；步骤5：执行抓取操作后，再次通过“d*”算法，使机器人到达指定地点，并释放物体；步骤6：将前述步骤中获取的机器人操控数据输入到V‑REP软件平台运行从而实现对机器人的操控。

【技术特征摘要】
1.一种基于V-REP平台的TRS机器人自动操控方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：连接V-REP与Matlab并设置基本参数；步骤2:在Matlab中通过d*算法算出机器人到目标点的最理想的轨迹，实现导航；步骤3：对视觉图像进行处理，实现对物体的识别，确定物体在机械臂坐标系下的位置；步骤4：在已经确定物体在机械臂坐标系位置的前提下，结合逆矩阵法和DLS法实现机械臂对物体的抓取；步骤5：执行抓取操作后，再次通过“d*”算法，使机器人到达指定地点，并释放物体；步骤6：将前述步骤中获取的机器人操控数据输入到V-REP软件平台运行从而实现对机器人的操控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1的具体步骤为：首先在Matlab中调用V-rep函数建立连接并开始进行仿真；在Matlab中对V-rep中的数据进行初始化，分别并获取移动小车、机械臂、传感器的句柄；之后进行移动小车的初始参数设置，所述初始参数包括小车的轮胎的半径，速度、旋转角度；在Matlab中导入V-rep的实际的地图所述实际的地图包括了边界以及障碍物的位置；临时暂停Matlab与V-rep之间的通信线程并设定机械臂的初始位姿。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2的具体步骤为：在Matlab中通过d*算法算出机器人到目标点的最理想的轨迹，得到一系列的点，存放到traj数组中，数组中的每一列代表一个位置点；使机器人依次接近这个数组中的点，在到达第一个目标点后，开始向第二个目标点运动，以此类推，直到到达traj数组的最后一列，到达目标点，实现导航；之后改变机器人的位姿，使得视觉传感器到达合适的位姿，能够获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一博，吕文涛，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33