РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЛЬТА-МАНИПУЛЯТОРОМ С МАШИННЫМ ЗРЕНИЕМ НА БАЗЕ МИКРОКОНТРОЛЛЕРА
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2022-123-4-200-208Ключевые слова:
система управления, манипулятор, машинное зрение, компьютерное зрение, робототехникаАннотация
Описана конструкция и реализация системы управления манипулятором с машинным зрением на основе микроконтроллера. Система управления разделена на контуры верхнего и нижнего уровня. В качестве устройств верхнего уровня при проведении большинства исследований использовались компьютеры или миникомпьютеры. В данной работе в качестве устройства верхнего уровня использовалась плата микроконтроллера из-за ее мобильности и экономичности. В данной работе представлено решение обратной кинематической задачи дельта-манипулятора, которая составляет основную часть алгоритма устройства нижнего уровня. Для реализации системы управления использовались платы разработки Sipeed Maixduino и Arduino Mega. Объекты были классифицированы по модели YOLO для тестирования системы управления. Это позволило измерить среднее время наведения на различные объекты, которое используется для тестирования реализованной системы управления. Эмпирические данные показали субоптимальный результат. Причина этого была проанализирована и устранена путем разработки более оптимального решения. Предлагаются потенциальные улучшения аппаратного обеспечения, используемого в тестовой установке, в интересах будущей работы.
Библиографические ссылки
[1] Zhou K, Meng Z, He M, Hou J, Li T. Design and Test of a Sorting Device Based on Machine Vision. in IEEE Access, vol. 8, pp. 27178-27187, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2971349.
[2] H. -D. Bui, H. Nguyen, H. M. La and S. Li, "A Deep Learning-Based Autonomous Robot Manipulator for Sorting Application," 2020 Fourth IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC), Taichung, Taiwan, 2020, pp. 298-305, doi: 10.1109/IRC.2020.00055.
[3] K. Gkountas and A. Tzes, "Leader/Follower Force Control of Aerial Manipulators," in IEEE Access, vol. 9, pp. 17584-17595, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3053654.
[4] C. Li, Z. Jiang, Z. Li, C. Fan and H. Liu, "A Novel Semi-Autonomous Teleoperation Method for the TianGong-2 Manipulator System," in IEEE Access, vol. 7, pp. 164453-164467, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2952762.
[5] G. Balbayev, A. Mussina, A. Zhauyt, B. Shingissov, M. Kalekeyeva, "Neural Control for Image Stabilisation Using a Reference Model", International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, 2021, 10(1), pp. 17–21.
[6] J. Lv, Y. Wang, L. Xu, Y. Gu, L. Zou, B. Yang, and Z. Ma, "A method to obtain the near-large fruit from apple image in orchard for singlearm apple harvesting robot, " Scientia Horticulturae, vol. 257, Nov. 2019, Art. no. 108758.
[7] G. Zhang, K. Zhao, B. Wu, Y. Sun, L. Sun and F. Liang, "A RISC-V based hardware accelerator designed for Yolo object detection system," 2019 IEEE International Conference of Intelligent Applied Systems on Engineering (ICIASE), Fuzhou, China, 2019, pp. 9-11, doi: 10.1109/ICIASE45644.2019.9074051.
[8] G. Zhang, K. Zhao, B. Wu, Y. Sun, L. Sun and F. Liang, "A RISC-V based hardware accelerator designed for Yolo object detection system," 2019 IEEE International Conference of Intelligent Applied Systems on Engineering (ICIASE), Fuzhou, China, 2019, pp. 9-11, doi: 10.1109/ICIASE45644.2019.9074051.
[9] P. Sismananda, M. Abdurohman and A. G. Putrada, "Performance Comparison of Yolo-Lite and YoloV3 Using Raspberry Pi and MotionEyeOS," 2020 8th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT), Yogyakarta, Indonesia, 2020, pp. 1-7, doi: 10.1109/ICoICT49345.2020.9166199.
[10] S. Zhou, J. Gong, H. Zhou, Z. Zhu, C. He and K. Zhou, "OpenMV Based Cradle Head Mount Tracking System," 2019 6th International Conference on Dependable Systems and Their Applications (DSA), Harbin, China, 2020, pp. 501-502, doi: 10.1109/DSA.2019.00085.
[11] Z. Wei-Peng, C. Li-Sha, L. Er-Min and Z. Feng-Chun, "Design and Production of Tracking System based on OpenMV Image Recognition," 2020 IEEE 5th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC), Chongqing, China, 2020, pp. 1198-1202, doi: 10.1109/ITOEC49072.2020.9141560.
[12] Z. Zhang, T. Zhang, Y. Zhu, Z. Wei and Y. Zhang, "Vibration Suppression of a Flexible Beam Based on a Color Tracking Camera and ADC Method," 2020 39th Chinese Control Conference (CCC), Shenyang, China, 2020, pp. 1923-1927, doi: 10.23919/CCC50068.2020.9189678.
[13] Z. Mu and Z. Li, "Intelligent Tracking Car Path Planning Based on Hough Transform and Improved PID Algorithm," 2018 5th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI), Nanjing, China, 2018, pp. 24-28, doi: 10.1109/ICSAI.2018.8599505.
[14] Y. Shao et al., "Research on Target Tracking System of Quadrotor UAV Based on Monocular Vision," 2019 Chinese Automation Congress (CAC), Hangzhou, China, 2019, pp. 4772-4775, doi: 10.1109/CAC48633.2019.8996417.
[15] R. Huang, H. Wang, F. Liu and W. Guo, "Design of Cricket Automatic Control System Based on Computer Vision Technology," 2019 International Conference on Robots & Intelligent System (ICRIS), Haikou, China, 2019, pp. 26-29, doi: 10.1109/ICRIS.2019.00016.
[16] M. Zavatsky, 2016, Delta-robot Kinematics, viewed 25 October 2020, <https://habr.com/ru/post/390281/>.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Абу-Алим Аязбай, Гани Балбаев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
