工作总结之机器人毕业设计总结

1、机器人毕业设计总结【篇一：学习设计机器人的心得体会】学习设计机器人的心得体会暑假我在西安工程大学实习实训中心学习设计机器人，通过学习给我留下深刻的感受，从中学习到了c语言编程、pcb画图、fpga、焊接以及其他零件的用途与方法，让我受益匪浅，终于能体会到不同零件的奇妙组合中展现的人类智慧的结晶。知识的重要性在我心中再次提升，电子产品知识产权的垄断，让我既看到了机遇又看到了挑战，学习是现在我们唯一的行动方针.我认为，积极地参与设计活动，不断的学习，不仅可以充分的体会到自己动手实践的乐趣，获得哪怕是前进一小步时候的那种成功的喜悦。(1)有利于我们学习能力的提高。这里所说的学习能力包括获取资料的能力

2、、理解前人思路的能力、系统设计能力、动手能力。(2)有利于我们团队精神的培养。在课堂之外实际的工作中，我们一般都要与人合作共同完成某一项目，这就非常需要团队精神，而这一点在课堂常规教学中得到的锻炼是很有限的。电子设计竞赛要求三人组队参赛，集体计算成绩，这就要求三个人必须互相信任、互相配合、分工合作。在顺境时小组成员要相互提醒保持冷静，逆境时要相互鼓励共度难关，出现问题时不能相互埋怨。(3)有利于我们应变能力的提高。我们必须在尽可能短的时间内解决问题，这就需要在平时的训练中提高能力。第一，兴趣培养。在这段时间，我在业余时间经常看些普及型的杂志图书，在书中遇到一些小方案也经常自己动手实践一下。比如

3、了大量资金和技术的支持，加上指导老师的帮助等等。第三、参加设计仅仅是使我们了解一些目前比较先进的技术、掌握一些实用的技能，为今后从事科研工作打下一定的基础，缩短入门的时间，但就具体的专业水平，技术水准来说，只是刚刚入门，后面还有更长的路要走。总之，我要学的还很多，我希望在以后的日子里能够与大家多多交流，分享感受，共同成长，共同进步！【篇二：机器人毕业设计】摘要及关键词11引言11.1 视觉的机器人简介11.2 机器视觉技术的研究现状11.3 路径规划技术的研究现状21.4 本课题研究的主要内容22视觉图像的处理与目标定位22.1 图像预处理22.2 几何定位43基于机器视觉的视觉的机器人系统设

4、计43.1 视频采集处理模块53.2 图像采集模块63.3 图像处理模块114视觉的机器人的路径规划和运动控制策略124.1 基于机器视觉的路径规划策略124.1.1 无障碍路径规划策略.144.1.2 有障碍路径规划策略.144.2 基于机器视觉的运动控制算法154.2.1 无障碍视觉的寻迹控制算法164.2.2 有障碍模糊避障控制算法165结论17参考文献18谢辞19视觉的机器人路径规划宋臣法（德州学院机电系，山东德州253023）摘要：随着各学科技术的发展，视觉的机器人得到国内外广泛的关注。视觉的机器人的应用潜力巨大，其应用领域包括自动驾驶、未知领域的探索、工农业自动化生产、高危环境无人

5、工作等，视觉的机器人控制技术的发展将对人类生产、生活产生深远影响。视觉的机器人是一个集环境信息采集、图像处理与物件识别、动态决策与规划、运动控制等多项功能于一体的智能系统。视觉的机器人通过本身传感器对外界环境信息的感知、接受和处理，制定出行走路线，并在行进过程中完成躲避障碍物等行为，最终完成指定任务。本文针对机器人路径规划中的几个关键问题，如图像处理、目标定位、路径规划以及决策控制等，进行了研究和讨论。关键词：机器人视觉；图像处理；路径规划1引言1.1 视觉的机器人简介机器人作为人类的新型生产工具，在减轻劳动强度，提高生产率，改变生产模式，把人从危险、恶劣、繁重的工作环境下解放出来等方面，显示

6、出极大的优越性。20世纪60年代以来，机械加工、弧焊、点焊、喷涂、装配、检测等各种类型的机器人相继出现并迅速在工业生产中实用化，这大大提高了各种产品的一致性和质量。然而，随着机器人的不断发展，人们发现，这些固定于某一位置操作的机器人并不能完全满足各方面的需要。因此，自20世纪80年代后期,许多国家有计划地开展了视觉的机器人技术的研究。视觉的机器人系统主要包括运动控制、传感系统、控制系统等部分。为了实现移动机器人成功的进行路径的规划并躲避障碍物，本系统融合了视觉测距、图像处理、路径规划、自动控制等技术。移动机器人能够实时采集周围环境的图像信息，确定周围障碍物的位置和深度信息，并且根据预先设定的特

7、征识别出跟踪目标，参照障碍物地图实施动态路径规划，实现追踪过程中的自动避障功能。视觉的机器人系统按照系统功能主要可以分为：图像处理、目标定位、路径规划以及决策控制等这4个主要功能模块1o1.2 机器视觉技术的研究现状机器视觉是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等。自八十年代以来，机器人视觉的研究已经历了从实险室走向实际应用的发展阶段。从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处理，从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大的进展。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了机器人视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过

8、程的研究。机器视觉系统一般采用ccd摄像机摄取检测图像并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现模式识别，坐标计算，灰度分布图等多种功能。然后再根据其结果显示图像，输出数据，发出指令，配合执行机构完成位置调整，好坏筛选，数据统计等自动化流程。与人工视觉相比较，机器视觉的最大优点是精确，快速，可靠，以及数字化。1.3 路径规划技术的研究现状路径规划问题是机器人学中很重要的一个方面，大多数国内外文献将止匕问题称为pathplanning,find-pathproblem,collision-free,obstacleav

9、oidance,motionplanning,etc。根据对环境的了解，路径规划可分为全局规划、局部规划和全局与局部相结合2。其中,全局规划需要知道作业环境的全部信息，又称静态或离线规划。而局部规划的作业环境信息全部未知或部分未知，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获得，又称动态或在线规划。下面根据机器人获知环境信息程度的不同，从全局规划和局部规划来归纳和总结国内外学者对路径规划所做的研究工作。1.4 本课题研究的主要内容课题的主要目的就是以视觉的机器人为研究背景，研究以机器视觉感知导航线和障碍物，能够视觉的导航并避开障碍物的图像处理、目标定位、路径规划、决策控制等相关问题。课题的

10、主要工作内容如下：针对视觉的机器人，研究机器视觉图像的预处理；根据摄像机的投影模型提出了一种几何定位方法，用于对目标进行定位。建立履带式视觉的机器人的运动，结合机器视觉，设计相应的路径规划策略和运动控制策略。2视觉图像的处理与目标定位在视觉的机器人的相关技术的研究中，视觉信息的检测与提取以及目标定位具有重要的意义和作用。本文以视觉的机器人为研究背景，以机器视觉感知导航线和障碍物，通过图像预处理、边缘检测提取导航线和障碍物的轮廓，并用几何方法对障碍物进行定位。2.1 图像预处理图像预处理一般包括增强、滤波、细化等部分和图像的分割及二值化处理部分。文中的视觉的机器人仅采集灰度图像，此处只介绍二值化

11、处理。无论采用何种处理方法，图像的获取是基础，为了保证图像处理算法的一致性和适用性，文中将采集到的图像数据还原为与之对应的灰度图像，在此基础上进行二值化及其它处理，所获得的结果将更可信、可用。视觉的机器人采集的灰度图像的分辨率为25x81,将图像数据还原为与之对应的灰度图像如图1所示。（a）导航线左侧有障碍物（b）导航线中间有障碍物（c）导航线右侧有障碍物图1履带式视觉的机器人采集的灰度图像获得了灰度图像之后，需要将图像中的目标和背景分离开来，二值化是最常见的图像分割方法。二值化是取阈值方法来分割灰度图像的一个特例，步骤如下：首先对一幅取值在gmin和gmax之间的图像确定一个阈值t?gmin

12、?t?gmax?,然后将图像中每个像素的值与阈值相比较，并将对应的像素根据比较结果划为两类：像素的灰度值大于阈值的为一类，像素的灰度值小于阈值的为另一类。取单阈值分割的图像可定义为：f?1g（x,y）?f?0?x,y?x,y?tt（1）根据上述原理，对灰度图像进行二值化处理，处理的效果如图2所示：（a）导航线左侧有障碍物（b）导航线中央有障碍物（c）导航线右侧有障碍物图2灰度图像的直方图及二值化效果图2针对视觉的机器人在不同环境下所获取的灰度图像进行二值化处理的结果，由图（a）、（b）、（c）可看出，三种情况下的灰度直方图均为双峰分布，在0.450.7这一灰度范围较亮的像素分布得比较集中，而较

13、暗的像素则集中分布在0.10.3灰度级。采用单阈值的方法进行二值化处理，由图可以看出，二值化处理的整体效果良好。2.2 几何定位视觉的机器人根据自身的位姿做出综合决策、规划路径，可见对障碍物进行定位关系重大。目前单目视觉系统一般采用对应点标定法来获取图像的位姿信息，对应点标定法是指通过不同坐标系中对应点的对应坐标求解坐标系的转换关系3o但对应点标定法，在标定过程中，由于受器材限制，仍无法做到十分精确地记录一个点在世界坐标系和图像坐标系中的对应坐标。如果其坐标不够精确，那么得到的转换矩阵的精确度也会受到制约，坐标转换结果的精度也会因此而波动。此外该方法的标定过程复杂，适用性有限。本节中采用几何方

14、法进行目标定位，它是根据摄像机投影模型，如图3所示，通过几何方法来得到路面坐标系和图像坐标系之间的关系，进而获得机器人当前的位姿。（a）投影关系（b）投影平面图3摄像机投影模型视觉信息的检测与提取以及目标定位是是觉的机器人进行路径规划的基础。为了使图像处理效果更加真实，对机器人所采集的图像数据进行还原，获得与之对应的灰度图像，在此基础上对图像进行二值化处理；根据摄像机的投影模型，提出一种基于等空间间距采样的几何定位方法，利用几何关系对障碍物进行定位。3基于机器视觉的视觉的机器人系统设计为了研究路径规划算法，也为了方便研究视觉的机器人的视觉图像处理、几何定位、路径规划及运动控制等问题，本文设计并

15、制作了履带式视觉的机器人平台，本章将介绍履【篇三：机器人课程设计报告】苏州市职业大学课程设计说明书名称2012年12月31日至2013年1月4日共1周院系电子信息工程系班级10电气3姓名谢士强学号系主任张红兵教研室主任邓建平指导教师宋佳目录第一章绪论21.1 课程设计任务背景21.2 课程设计的要求2第二章硬件设计32.1 结构设计32.2 电机驱动42.3 传感器52.3.1 光强传感器52.3.2 光强传感器原理62.4 硬件搭建6第三章软件设计83.1 步态设计83.1.1 步态分析：83.1.2 程序逻辑图：.93.2 用northstar设计的程序9第四章总结11第五章参考文献12第

16、一章绪论1.1 课程设计任务背景机器人由机械部分、传感部分、控制部分三大部分组成.这三大部分可分成驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人一环境交互系统、人机交互系统、控制系统六个子系统现在机器人普遍用于工业自动化领域，如汽车制造，医疗领域，如远程协助机器人，微纳米机器人，军事领域，如单兵机器人，拆弹机器人，小型侦查机器人（也属于无人机吧），美国大狗这样的多用途负重机器人，科研勘探领域，如水下勘探机器人，地震废墟等的用于搜查的机器人，煤矿利用的机器人。如今机器人发展的特点可概括为：横向上，应用面越来越宽。由95%的工业应用扩展到更多领域的非工业应用o像做手术、采摘水果、剪枝、巷道掘进、侦查、排

17、雷，还有空间机器人、潜海机器人。机器人应用无限制，只要能想到的，就可以去创造实现；纵向上，机器人的种类会越来越多，像进入人体的微型机器人，已成为一个新方向，可以小到像一个米粒般大小；机器人智能化得到加强，机器人会更加聪明1.2 课程设计的要求设计一个机器人系统，该机器人可以是轮式、足式、车型、人型，也可以是仿其他生物的，但该机器人应具备的基本功能为：能够灵活行进，能感知光源、转向光源并跟踪光源；另外还应具备一项其他功能，该功能可自选（如亮灯、按钮启动、红外接近停止等）。具体要求如下：1、根据功能要求进行机械构型设计，并用实训套件搭建实物。2、基于实训套件选定满足功能要求的传感器；3、设计追光策

18、略及运动步态；4、用northstar设计完整的机器人追光程序；5、调试；6、完成课程设计说明书，内容：方案设计、硬件搭建过程（附照片）、控制算法流程、程序编写、调试结果、心得体会。第二章硬件设计机器人的硬件主要包括主控板、电机以及传感器。我们需要搭建的系统就是一个能自动平衡的机器人，并不需要能够载人，所有segway的系统对我们而言是有参考价值的，根据设计是系统要求，该方案的选材及控制如下。2.1 结构设计1） multiflex2-avr控制器，1块；2）多功能调试器和线，1套；3）光强传感器，2个；4）舵机，8个；5）连接件，若干。舵机：控制器：图2.1舵机图2.2控制器2.2 电机驱动驱动系统是向机械结构系统提供动力的装置。采用的动力源不同，驱动系统的传动方式也就不同。驱动系统的传动方式主要有四种：液压式、气压式、电气式和机械式。电力驱动是目前使用最多的一种驱动方式，其特点是电源取用方便，响应快，驱动力大，信号检测、传递、处理方便，并可以采用多种灵活的控制方式，驱动电机一般采用步进电机或伺服电机，目前也有采用直接驱动电机，但是造价较高，控制也较为复杂。电动机也称电机（俗称马达），在电路中用字母"m（旧标准用"d）表示。它的主要作用是产