基于视觉识别的机械手运动仿真——运动仿真开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业4.0的到来，智能制造成为了未来发展的重要趋势，而机械臂作为智能制造中的关键设备，其自动化和智能化水平直接影响着生产效率和产品质量。

传统的机械臂控制方法主要依赖于预先编程，难以适应复杂多变的生产环境，因此，赋予机械臂视觉感知能力，使其能够自主识别目标、规划路径并执行操作，成为了当前研究的热点和难点。

本课题的研究意义在于探索基于视觉识别的机械臂运动仿真技术，通过构建虚拟仿真环境，模拟机械臂在真实世界中的视觉感知和运动控制过程，为机械臂的算法开发、系统调试和性能评估提供一个安全、高效、低成本的平台。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉、机器人技术和仿真技术的快速发展，基于视觉的机械臂运动仿真技术取得了显著的进展，并在工业自动化、医疗手术、服务机器人等领域展现出巨大的应用潜力。

1. 国内研究现状

国内学者在基于视觉的机械臂运动仿真方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于视觉识别的机械手运动仿真，重点关注视觉信息获取、运动规划和仿真环境构建等关键技术。

通过研究目标识别、位姿估计、路径规划、轨迹规划等算法，构建一个完整的机械手运动仿真系统，并通过实验验证系统的有效性。

1. 主要内容

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关领域的文献资料，了解基于视觉的机械臂运动仿真的研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与仿真平台搭建阶段：a.研究基于计算机视觉的目标识别与定位算法，设计相机标定、图像分割、特征提取、目标识别等模块，实现对目标物体准确、鲁棒的识别和定位。

b.研究机械臂运动学和动力学模型，设计基于视觉信息的机械臂运动规划算法，包括路径规划、轨迹规划和避障控制等，生成平滑、安全、高效的运动轨迹。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.融合深度学习和传统计算机视觉技术，提高目标识别和定位的精度和鲁棒性。

2.提出一种基于视觉信息的机械臂运动规划算法，能够根据目标物体的位置和姿态，实时生成安全、高效的运动轨迹。

3.构建一个高逼真度的虚拟仿真环境，模拟真实的机械臂工作场景，为算法验证和系统测试提供一个安全、可靠的平台。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张广军, 王鹏飞, 焦冬晓, 等. 面向航天器在轨操作的仿生空间机械臂研究进展[j]. 机器人, 2021, 43(6): 706-720.

2. 赵杰, 王田苗, 刘松, 等. 面向灵巧操作的机器人多指手研究进展[j]. 机器人, 2020, 42(6): 653-665,716.

3. 陈强, 王耀南, 刘鸿, 等. 面向工业互联网应用的机器人灵巧操作技术[j]. 自动化学报, 2021, 47(7): 1521-1535.