导读:本文包含了目标搬运论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:移动机器人,模糊迭代学习,路径偏差,精确定位
目标搬运论文文献综述
张长勇,王兴财,步亚,董慧芬[1]（2018）在《移动机器人搬运物料目标定位优化仿真》一文中研究指出精确定位是移动机器人循迹跟踪的研究重点。针对移动机器人搬运物料过程中的定位问题,研究了一种基于模糊迭代学习的精确定位方法。采用电子罗盘和磁传感器组成"粗磁带定位"和"精确磁带定位"的循迹跟踪偏差定位系统,利用模糊迭代学习纠正不同转弯半径的路径偏差。通过六轮中驱差速式结构的移动机器人进行仿真,结果表明通过多次模糊迭代学习可以实现机器人精确定位和循迹跟踪,上述定位方法具有简单实用性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年02期）
熊健[2]（2016）在《基于视觉引导的搬运机器人多目标识别及抓取姿态研究》一文中研究指出目前,搬运机器人已广泛应用于国民经济中的各个重要环节。随着计算机视觉技术和图像并行处理技术的飞速发展,基于视觉引导的图像处理技术与搬运机器人的结合日益紧密。视觉引导技术和搬运机器人的结合,可以使搬运机器人能够更好的应用于工业生产。为解决搬运机器人在同一生产流水线上抓取不同工件的难题,本文结合机器视觉引导技术,研究多种不同工件的目标识别和搬运机器人根据不同工件变换抓取姿态的问题,对流水线混装生产有着重要意义。本文的研究工作如下:(1)设计一种机器视觉引导系统,建立搬运机器人、相机和工件叁者坐标系之间的数学模型。利用张正友标定法确定相机和工件坐标系之间的矩阵关系;借助机器人TCP工具,应用空间几何原理,推导出机器人和工件坐标系之间的转换矩阵;以工件坐标系为中间转换矩阵,得出机器人和相机坐标系之间的转换关系。这些数学模型的建立,为搬运机器人确定抓取姿态和准确抓取工件提供了数学支撑。(2)研究基于模板匹配的多目标识别技术。针对目标工件旋转的模板匹配问题,分析和比较了Hu矩和Zernike矩两种模板匹配方法的优缺点,确定了性能更加优越、具有正交不变性的Zernike矩作为目标识别的方法。研究了在模板匹配前采用圆投影值筛选待匹配图像中的候准点、提高目标识别速度的方法。(3)研究基于搬运机器人D-H数学模型的抓取姿态技术,编写一套基于Matlab的程序,指导使用者设定机器人初始状态下的关节角度值和末端执行器抓取姿态的参数,能够求出机器人在初始状态下的运动学正解和逆解,从而为确定机器人的运动轨迹提供指导。(4)在完成上述工作的基础上,以EPSON-C3机器人为执行机构、CCD相机为视觉引导装置,完成对多种工件的抓取实验,实验表明:这种多目标识别技术有良好效果,能为指导机器人柔性生产提供一种新技术和新方法。(本文来源于《湖北工业大学》期刊2016-05-01）
熊健,余飞,王高,鲁梦昆[3]（2016）在《搬运机器人多目标识别系统的研究》一文中研究指出机器视觉与工业机器人相结合,构建用于多种目标识别的搬运机器人系统实验平台。在完成机器人坐标系与相机坐标系转换的基础上,以4种不同形状的等高工件为对象,通过CCD相机连续不断地获取运动中的工件图像信息,对采集到的图像进行处理,以识别目标工件、提取工件中心坐标点,然后将工件中心坐标信息传输给机器人,最终实现机器人对工件的定点抓取。实验表明,该系统具备较好的目标识别和定位效果,有助于改善流水线上输送工件单一的状况,提高生产效率。(本文来源于《湖北工业大学学报》期刊2016年02期）
孔继利,苑春荟,杨福兴,贾国柱[4]（2015）在《调整时间与搬运时间可分离的多目标流水车间成组调度》一文中研究指出为解决调整时间与搬运时间可分离的流水车间成组调度问题,建立了以生产周期为主要目标、以停机次数和总搬运次数为次要目标的基于理想点法的多目标决策模型。针对成组零件生产周期求解和作业计划制定问题构建了叁类时间模型。为有效对成组零件进行调度,设计了调整时间与搬运时间可分离的遗传算法。通过两个小规模仿真实验验证了该算法的有效性。为进一步评估该算法对较大规模算例的求解效果,将该算法与基本遗传算法进行了对比。研究结果表明:本研究可确定成组零件的最优排序方案,并能为工艺工序的加工、设备的调整以及运输工序的搬运制定精确的作业计划;同时,新设计的遗传算法在可接受的计算时间内能获得理想解。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2015年10期）
刘凤臣,刘黎明,周炳斌,姚赟峰,郭湖兵[5]（2011）在《基于目标轨迹的高速重载搬运机器人电机参数预估》一文中研究指出本文针对一台300公斤局部闭链式高速重载搬运机器人,基于目标轨迹并采用仿真的方法完成其关节驱动电机参数的预估。首先,利用DH方法建立了该码垛机器人的正运动学模型和逆运动学模型;其次,基于SolidWorksCOSMOSMotion机械运动仿真平台完成该高速重载搬运机器人机构的定义和虚拟样机的运动仿真分析,研究其运动状态及其运动学参数;最后根据其扭矩等参数选择较合适的电机。(本文来源于《第9届中国机构与机器科学应用国际会议（CCAMMS 2011）暨中国轻工机械协会科技研讨会论文集》期刊2011-10-01）
李凤英[6]（2009）在《移动机器人目标识别及跟踪搬运策略研究》一文中研究指出视觉伺服研究是移动机器人研究领域的热点之一。本文主要介绍了基于单目视觉的移动机器人跟踪算法,设计了移动机器人运动目标跟踪及搬运的整体框架,建立了一个基于云台摄像机的纯颜色目标识别及跟踪搬运系统。首先,本文详细阐述了单目视觉测距的原理,介绍了张正友提出的标定方法,并利用该方法对云台摄像机进行了标定,通过实验的方法讨论了单目视觉测距的误差精度问题,同时用动态标定解决了云台摄像机位姿变化的问题。为了使云台摄像机在跟踪目标时运动得更加平滑,反应更加迅速,本系统将Kalman滤波器算法用于目标跟踪,本文对Kalman滤波器的算法做了简要的介绍,并阐述了Kalman滤波器在本系统中的工作过程。其次,本文推导了图像上目标位置变化与云台摄像机转角之间的关系,对云台摄像机建立了数学模型,并介绍了机器人车体的运动模型以及夹取装置的工作过程。本文从颜色模型的角度对机器人视觉系统中的颜色识别进行了阐述。介绍了RGB和HSI两种常用的颜色模型,通过实验对两种颜色模型进行了比较。并用种子填充算法对图像信息进行了目标提取。最后,在实现时,对移动机器人上位机中的决策系统进行编程,在VC++.NET2003集成开发环境下,使用C++语言及先锋机器人提供的必要的机器人控制函数,开发了一个跟踪及搬运系统,在文章的最后一部分介绍了本系统实现时的程序流程图和一些实验结果的分析,从整体上将摄像机的采集图像及云台控制、机器人的运动控制以及夹取搬运等功能模块有机地结合起来。(本文来源于《大连海事大学》期刊2009-06-01）
目标搬运论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前,搬运机器人已广泛应用于国民经济中的各个重要环节。随着计算机视觉技术和图像并行处理技术的飞速发展,基于视觉引导的图像处理技术与搬运机器人的结合日益紧密。视觉引导技术和搬运机器人的结合,可以使搬运机器人能够更好的应用于工业生产。为解决搬运机器人在同一生产流水线上抓取不同工件的难题,本文结合机器视觉引导技术,研究多种不同工件的目标识别和搬运机器人根据不同工件变换抓取姿态的问题,对流水线混装生产有着重要意义。本文的研究工作如下:(1)设计一种机器视觉引导系统,建立搬运机器人、相机和工件叁者坐标系之间的数学模型。利用张正友标定法确定相机和工件坐标系之间的矩阵关系;借助机器人TCP工具,应用空间几何原理,推导出机器人和工件坐标系之间的转换矩阵;以工件坐标系为中间转换矩阵,得出机器人和相机坐标系之间的转换关系。这些数学模型的建立,为搬运机器人确定抓取姿态和准确抓取工件提供了数学支撑。(2)研究基于模板匹配的多目标识别技术。针对目标工件旋转的模板匹配问题,分析和比较了Hu矩和Zernike矩两种模板匹配方法的优缺点,确定了性能更加优越、具有正交不变性的Zernike矩作为目标识别的方法。研究了在模板匹配前采用圆投影值筛选待匹配图像中的候准点、提高目标识别速度的方法。(3)研究基于搬运机器人D-H数学模型的抓取姿态技术,编写一套基于Matlab的程序,指导使用者设定机器人初始状态下的关节角度值和末端执行器抓取姿态的参数,能够求出机器人在初始状态下的运动学正解和逆解,从而为确定机器人的运动轨迹提供指导。(4)在完成上述工作的基础上,以EPSON-C3机器人为执行机构、CCD相机为视觉引导装置,完成对多种工件的抓取实验,实验表明:这种多目标识别技术有良好效果,能为指导机器人柔性生产提供一种新技术和新方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
目标搬运论文参考文献
[1].张长勇,王兴财,步亚,董慧芬.移动机器人搬运物料目标定位优化仿真[J].计算机仿真.2018
[2].熊健.基于视觉引导的搬运机器人多目标识别及抓取姿态研究[D].湖北工业大学.2016
[3].熊健,余飞,王高,鲁梦昆.搬运机器人多目标识别系统的研究[J].湖北工业大学学报.2016
[4].孔继利,苑春荟,杨福兴,贾国柱.调整时间与搬运时间可分离的多目标流水车间成组调度[J].计算机集成制造系统.2015
[5].刘凤臣,刘黎明,周炳斌,姚赟峰,郭湖兵.基于目标轨迹的高速重载搬运机器人电机参数预估[C].第9届中国机构与机器科学应用国际会议（CCAMMS2011）暨中国轻工机械协会科技研讨会论文集.2011
[6].李凤英.移动机器人目标识别及跟踪搬运策略研究[D].大连海事大学.2009