导读:本文包含了挖掘机器人论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:机器人,轨迹,算法,有理,均匀,运动学,多项式。
挖掘机器人论文文献综述
丁盼,庞晓平,陈进[1]（2019）在《基于长短期记忆网络的挖掘机器人视觉跟踪系统设计》一文中研究指出为通过视觉系统向挖掘机器人输入挖掘目标以及解决因运动容易导致挖掘目标丢失的问题,提出一种基于长短期记忆网络的视觉跟踪方法,无需限定特定目标类别,直接从摄像头图像中框选目标,经过Dlib提取特征后,通过训练优化长短期记忆网络来跟踪挖掘目标的位置。针对亮度变化、障碍物遮挡和背景干扰叁类常见问题进行长短期记忆网络建模和训练,经图片集模拟测试和实际跟踪测试均显示该网络模型能够有效纠正干扰并稳定输出目标位置。网络模型将神经网络和传统机电控制方法结合,提高视觉跟踪精度,为将神经网络应用于挖掘机智能化进行了初步探索。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2019年04期）
胡伟辰[2]（2019）在《基于VSLAM的挖掘机器人的自主导航避障研究》一文中研究指出计算机技术和传感器技术的快速发展,为挖掘机器人的进步提供了技术支持。同时人工成本的不断上升,对能够自主作业的挖掘机的需求也越来越强烈。而挖掘机器人的自主避障导航是实现挖掘机智能化和集群控制一个非常重要的组成部分。本文设计一套适用于挖掘机器人的自主导航系统,能够实现同时建图定位,操作人员可以通过上位机选定目标点,挖掘机器人就能自主运动到目标位置。此外,多传感器融合的视觉里程计,在部分传感器信息丢失还能保证系统能够正常定位,提高系统的精度和鲁棒性。针对挖掘机器人大范围作业,采用八叉树图压缩点云图节省大量存储空间,同时可根据作业场景不同设定不同分辨率的八叉树图。本文主要内容如下:第一章阐述了挖掘机器人自主导航系统的意义,介绍了相关的研究现状,并结合本文的研究目标提出本文的研究内容。第二章针对挖掘机器人的需求对导航避障系统进行设计。对文中SLAM使用的各种模型进行数学描述。为后续的算法研究和实现提供了理论基础。第叁章研究了以RGB-D相机作为传感器的VSLAM算法。分别对视觉里程计、后端优化、回环检测和地图构建四个部分进行详细的介绍。实现了点云图、八叉树图和栅格地图叁种地图的构建。第四章对卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的模型做了介绍和推导。最后介绍了基于扩展卡尔曼滤波的视觉里程计框架。多传感器融合的里程计提高系统的鲁棒性,在高速及低速都能获得较好的位姿估计。第五章搭建基于ROS的挖掘机器人导航系统。对全局路径规划算法A*算法和局部路径规划算法DWA算法的原理和流程进行了研究。建立挖掘机器人的Gazebo模型并添加相应的传感器。同时建立相关场景作为仿真环境。第六章通过直线实验和环形实验验证多传感器融合的里程计的定位性能。通过自主导航避障的实验和仿真实验验证挖掘机器人自主导航避障的可行性。并在仿真环境中验证多机器人自主导航避障可行性。第七章概括了全文的主要内容,最后提出了在本论文基础上进一步开发的思想和想法。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-05-10）
张良壮[3]（2019）在《智能挖掘机器人轨迹规划与任务决策研究》一文中研究指出挖掘机作为功能最典型、结构最复杂、用途最广泛的工程机械之一,其在基础工程建设、抢险救灾等任务中发挥着不可替代的作用。为应对精度、效率等方面越来越高的作业要求,适应危险、恶劣的作业环境,智能化、自主化已成为挖掘机未来的主要发展趋势。智能控制系统、工作装置轨迹规划与作业任务的规划决策是挖掘机实现自主作业的基础。本文以挖掘机器人的规划控制为研究重点。首先设计智能控制系统与改装方案,并设计实现无线转有线数据交互的通信链路。然后建立工作装置运动学模型,分析描绘其作业范围,并在笛卡尔空间与关节空间研究挖掘作业的轨迹规划方法。搭建挖掘机器人叁维可视化仿真系统,通过软件框架与控制程序实现仿真模型的规划控制与状态监测,并通过模拟实验论证仿真系统与控制程序的可行性。最后,针对典型作业任务,研究任务规划的作业流程,并对其进行仿真测试。本文各章节主要研究内容如下:第一章绪论,分析了本文研究内容的背景与意义,介绍了智能挖掘机器人与轨迹规划方法的国内外研究现状。据此,提出本文的主要研究内容。第二章,提出一种叁层智能控制系统,并设计挖掘机改装方案与主要硬件选型。进一步基于TCP/IP网络通信协议、CAN总线协议、多路I/O转接框架等开发叁终端间的WiFi与CAN总线数据通信链路,并进行实验测试。第叁章与第四章,建立工作装置运动学模型,研究运动学正解、逆解及关节空间与驱动空间的转换关系,基于蒙特卡罗法完成作业范围的分析与描述。基于MATLABRTB建立工作装置仿真模型,并完成挖掘后分段轨迹规划仿真。针对挖掘连续轨迹,提出笛卡尔空间NURBS曲线拟合、关节空间分段多项式插值(33333、33533)及关节空间NURBS曲线插补规划方法,通过仿真分析上述方法的特点,并进一步基于遗传算法研究时间与冲击综合最优的轨迹优化方法。第五章与第六章,基于ROS搭建挖掘机器人叁维可视化仿真平台,基于MoveIt!设计工作装置轨迹规划的软件框架与控制程序,通过ros_control规划控制器实现仿真模型的规划控制。基于四自由度机械臂设计工作装置轨迹规划模拟实验,论证仿真系统与控制程序的可行性。第七章,基于典型作业任务分析,对基本作业类型进行任务规划,设计作业流程,并进行相应的仿真分析。同时基于ROS环境下的规划场景监听器,研究工作装置的碰撞检测,提高规划控制的安全性与时效性。第八章总结与展望,总结本文研究内容并给出相应结论,展望进一步研究工作,给出意见与建议。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-01）
钟星,邵辉,胡伟石,聂卓赟[4]（2019）在《非均匀有理B样条的挖掘机器人作业过程中自主避障控制》一文中研究指出为解决挖掘机器人在作业过程中遇到大障碍物时无法及时调整动作的问题,提出一种基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线的轨迹规划方法.利用3次NURBS曲线插值实现特定的挖掘曲线,在与大障碍物发生碰撞时,通过调整权重因子改变挖掘机器人的局部挖掘轨迹,并且保证轨迹具有良好的平滑性和连续性.仿真实验表明:所提的轨迹规划方法能够实时调整铲斗位姿,进而改变挖掘路径,使挖掘机器人成功避开障碍物,实现自主平滑挖掘.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
王亚杰[5]（2019）在《挖掘机器人工作装置作业运动规划技术研究》一文中研究指出挖掘机是一种多用途的工程机械,广泛用于建筑、水利、道路、矿山、港口和国防等工程领域。随着机器人技术的快速发展,将机器人技术引入到工程机械中,可以实现工程机械的智能化作业,减轻工作人员的劳动强度,提高工程机械的作业能力。本文对挖掘机器人工作装置运动规划技术的研究主要有以下几方面内容:1.基于机器人学理论,建立挖掘机工作装置运动学模型。通过D-H法和几何关系求解挖掘机工作装置的正逆运动学问题,建立了关节空间与其它工作空间的映射关系,为工作装置的运动规划和软件仿真奠定理论基础。2.针对挖掘机器人工作装置路径规划问题,采用了基于人工势场与粒子群的联合算法,建立了包括路径长度、路径曲率、安全性等优化目标的优化模型,保证路径的安全性与平稳性;并用B样条曲线进行路径平滑,仿真结果证明了联合算法的合理性。3.针对挖掘机器人工作装置的结构特点及其作业特征,在笛卡尔空间进行轨迹规划,解决挖掘机高精度自动作业问题。利用等时长插补的策略,通过阿当姆斯离散算法的位置控制实现了对速度及加速度的平滑连续控制。4.通过对普通挖掘机的改装搭建了挖掘机器人样机平台,在上位机上编程实现了运动规划仿真,通过样机平台进行了以土堆平整、满斗提升为代表的作业规划实验,取得了良好的结果,验证了本文方法的正确性与可行性。以上研究表明,本文对挖掘机器人工作装置运动规划的仿真分析及实验达到期望的效果,基本满足作业过程的安全、快速和平稳要求,对于提高挖掘精度、实现挖掘机的智能化有着重要意义。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-01-01）
冯浩,殷晨波,贾文华,翁文文,马伟[6]（2019）在《挖掘机器人轨迹控制及运动可视化研究》一文中研究指出为了实现挖掘机器人的人机交互控制并确保作业安全,设计了基于虚拟仪器的挖掘机器人轨迹控制及运动可视化系统。该系统利用传感器采集挖掘机器人的运行状态信息,包括液压缸位移、车身回转角度、工作压力等。首先建立挖掘机器人的运动学模型,其次分析系统的基本工作原理,在此基础上建立了包含叁维姿态可视化、轨迹控制、运行信息监测和远程网络在内的完整系统。最后,将其应用于挖掘机器人常见的整平作业和斜坡作业中,结果表明系统能够实时可靠地显示挖掘机器人的叁维姿态,整平作业和斜坡作业的最大误差分别为44.56mm和41.21mm,均在合理范围内,验证了系统的实用性和有效性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年02期）
安超[7]（2018）在《挖掘机器人的环境电子地图建立》一文中研究指出挖掘机器人在野外环境下进行自主导航一直以来都是机器人研究领域的热点问题,它要求机器人实现在野外环境中自主运动。因此,定位和环境建图技术就显得尤为重要,精确的定位有助于机器人环境模型的建立。因此本文结合某研究所挖掘机器人环境感知项目,对挖掘机器人在野外未知环境下进行自我定位与建图进行了研究。针对传感器的标定,本文采用棋盘格标定法对传感器进行联合标定。实现多传感器信息互补。为了提高障碍物的检测效率,首先通过激光雷达获取障碍物的大致区域,将获得的信息映射到图像。经过图像预处理,采用Slic(simple linear iterative clustering)超像素聚类像素点,并结合Grabcut算法进行分割,得到精确的障碍物信息。针对CCD摄像头不能全方位拍摄,采用改进的渐入渐出算法进行图像拼接,得到最优融合图像。针对单一传感采集信息的不确定性,采用模糊推理算法对传感器获取的环境信息进行融合。实验仿真表明,融合后障碍物的识别准确率大大提升,接着采用C4.5算法进行障碍物分类,并进行优化。最后,深入研究基于多传感器融合的同时定位与建图算法。将障碍物设定为环境中的静态路标,辅助机器人在野外环境中进行自我定位与建图。结合模糊推理优化算法对EKF-SLAM(Extended Kalman Filter-Simultaneous Localization and Mapping)进行改进,并在仿真平台上进行仿真,对结果进行分析对比、结果表明提高了创建环境地图的精度,证明了改进算法的有效性与稳定性。并采用挖掘机器人在实验室环境下,对实验室走廊进行建立环境电子地图。(本文来源于《西南科技大学》期刊2018-05-23）
翁文文,殷晨波,冯浩,曹东辉,王彤嫚[8]（2018）在《挖掘机器人自主挖掘轨迹规划方法》一文中研究指出以某型液压挖掘机工作装置为研究对象,以挖掘机在复杂的水下环境中自主挖掘作业,工作装置运动轨迹光滑连续、振动冲击小为目标,在其操作空间和关节空间进行轨迹规划方法研究。设置挖掘机铲斗末端运动轨迹路径点,在操作空间对选取的关键路径点采用曲线样条插值法规划挖掘路径。在关节空间利用分段变阶多项式曲线和5次非均匀有理B样条曲线运动特征建立关节空间运动特征到操作空间运动特征的映射关系。在运动轨迹控制点位置及运动时间相同的条件下,对两种轨迹规划方法进行仿真,分析挖掘机各个工作装置关节角度、角速度和角加速度等运动特征。仿真和试验结果表明,5次非均匀有理B样条运动规律的轨迹规划方法能够减少挖掘机自主挖掘过程中的振动,实现挖掘轨迹的平稳连续。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2018年02期）
朱建新,罗刚,汪志杰,吴钪,赵喻明[9]（2017）在《基于激光雷达的挖掘机器人回转避障研究》一文中研究指出针对挖掘机器人在回转过程中易发生事故的现象,提出了工作装置回转避障方法。通过分析挖掘机器人工作装置的运动特性,结合运动学建立了挖掘机器人的运动学模型。利用安装在挖掘机器人两侧的激光雷达对作业环境进行识别,根据识别的障碍物求解可行域,并通过避障算法控制挖掘机器人避开障碍物。实验结果表明:挖掘机器人能安全避开障碍物,证明了方法的可行性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2017年09期）
代陈超,侯宇,尹志朋,代梦婉[10]（2017）在《仿生挖掘机器人结构设计与运动特性分析》一文中研究指出在地下管线的铺设过程中,一些地段及建筑物的下方不允许从地表进行开挖,这时设计一种地下挖掘机器人就具有重要的实际意义。应用仿生原理,在研究了鼹鼠挖掘的功能形态学、挖掘技术及挖掘运动轨迹的基础上,提出了仿生挖掘机器人前肢挖斗、后肢铲斗和挤压板在工作时的轨迹要求及位移匹配要求。以挖洞直径设计出躯体的长和宽,以轨迹、位移匹配为目标设计了前肢、后肢五杆机构以及挤压机构的尺寸和安装点位。基于ADAMS软件研究了在一个运动周期内,前肢挖斗、后肢铲斗和挤压板的位移、速度和加速度随时间变化的规律。结果表明所设计的挖掘机器人结构合理,按照设计的运动次序工作时,挖斗、铲斗和挤压板之间不会产生运动干涉,并能使挖掘、排土和挤压运动过程紧密衔接。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2017年05期）
挖掘机器人论文开题报告
（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：
计算机技术和传感器技术的快速发展,为挖掘机器人的进步提供了技术支持。同时人工成本的不断上升,对能够自主作业的挖掘机的需求也越来越强烈。而挖掘机器人的自主避障导航是实现挖掘机智能化和集群控制一个非常重要的组成部分。本文设计一套适用于挖掘机器人的自主导航系统,能够实现同时建图定位,操作人员可以通过上位机选定目标点,挖掘机器人就能自主运动到目标位置。此外,多传感器融合的视觉里程计,在部分传感器信息丢失还能保证系统能够正常定位,提高系统的精度和鲁棒性。针对挖掘机器人大范围作业,采用八叉树图压缩点云图节省大量存储空间,同时可根据作业场景不同设定不同分辨率的八叉树图。本文主要内容如下:第一章阐述了挖掘机器人自主导航系统的意义,介绍了相关的研究现状,并结合本文的研究目标提出本文的研究内容。第二章针对挖掘机器人的需求对导航避障系统进行设计。对文中SLAM使用的各种模型进行数学描述。为后续的算法研究和实现提供了理论基础。第叁章研究了以RGB-D相机作为传感器的VSLAM算法。分别对视觉里程计、后端优化、回环检测和地图构建四个部分进行详细的介绍。实现了点云图、八叉树图和栅格地图叁种地图的构建。第四章对卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的模型做了介绍和推导。最后介绍了基于扩展卡尔曼滤波的视觉里程计框架。多传感器融合的里程计提高系统的鲁棒性,在高速及低速都能获得较好的位姿估计。第五章搭建基于ROS的挖掘机器人导航系统。对全局路径规划算法A*算法和局部路径规划算法DWA算法的原理和流程进行了研究。建立挖掘机器人的Gazebo模型并添加相应的传感器。同时建立相关场景作为仿真环境。第六章通过直线实验和环形实验验证多传感器融合的里程计的定位性能。通过自主导航避障的实验和仿真实验验证挖掘机器人自主导航避障的可行性。并在仿真环境中验证多机器人自主导航避障可行性。第七章概括了全文的主要内容,最后提出了在本论文基础上进一步开发的思想和想法。
（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。
挖掘机器人论文参考文献
[1].丁盼,庞晓平,陈进.基于长短期记忆网络的挖掘机器人视觉跟踪系统设计[J].机械制造与自动化.2019
[2].胡伟辰.基于VSLAM的挖掘机器人的自主导航避障研究[D].浙江大学.2019
[3].张良壮.智能挖掘机器人轨迹规划与任务决策研究[D].浙江大学.2019
[4].钟星,邵辉,胡伟石,聂卓赟.非均匀有理B样条的挖掘机器人作业过程中自主避障控制[J].华侨大学学报(自然科学版).2019
[5].王亚杰.挖掘机器人工作装置作业运动规划技术研究[D].浙江大学.2019
[6].冯浩,殷晨波,贾文华,翁文文,马伟.挖掘机器人轨迹控制及运动可视化研究[J].计算机集成制造系统.2019
[7].安超.挖掘机器人的环境电子地图建立[D].西南科技大学.2018
[8].翁文文,殷晨波,冯浩,曹东辉,王彤嫚.挖掘机器人自主挖掘轨迹规划方法[J].机械设计与研究.2018
[9].朱建新,罗刚,汪志杰,吴钪,赵喻明.基于激光雷达的挖掘机器人回转避障研究[J].传感器与微系统.2017
[10].代陈超,侯宇,尹志朋,代梦婉.仿生挖掘机器人结构设计与运动特性分析[J].机械设计与制造.2017
论文知识图
