移动式修焊机器人双DSP嵌入式视觉反馈控制系统

针对三峡水轮机叶片坑内移动式修焊机器人的作业过程测控问题,研制了一种基于双数字信号处理器的嵌入式视觉反馈控制系统。采用功能单元模块化设计思想和叠层积木式装配结构,该系统将基于TMS320DM642的图像采集与处理、基于TMS320LF2812的运动控制与参数调整、数字视频输入、模拟视频输入、模拟视频输出、数字视频输出、电源变换等功能模块集成在170 mm×57 mm×40 mm的空间尺寸内。该系统可以安装在移动式修复机器人上、脱离工控机独立工作,适用于MIG、TIG、CO2等多种焊接工艺方法的过程监控、焊缝跟踪和焊缝成形实时控制。     

基于DSP的嵌入式足球机器人视觉系统硬件设计

视觉子系统是足球机器人比赛获取比赛场地信息的惟一通道，视觉系统快速准确地获得场上信息，是整个比赛的关键．设计了基于DSP的嵌入式足球机器人视觉系统的硬件，包括CCD摄像头、SAA7111、AL422B、TMS320VC5416及AT89C52，并详细分析了系统的时序关系．     

嵌入式足球机器人视觉系统的硬件设计

为实现足球机器人设计不受Pc机或PCI04软硬件限制的视觉系统，实现FIRA(国际足球机器人联合会)比赛系统的视觉功能。综合运用了FPGA、FIFO和DSP等实现足球机器人的硬件，利用VHDL语言和汇编语言实现软件编制。足球机器人视觉系统包括CCD摄像头、sAA7113、AIA22B、EPM7128及TMS320VC5402，该系统不涉及软硬件版权问题，而体积只有PCI04系统的五分之一。实验表明系统很好实现了FIRA的ROBOSOT(自主式足球机器人)视觉系统的功能。     

嵌入式图像采集及自主足球机器人视觉系统

在分析已有视频采集处理系统实现方法优劣的基础上,针对一些方法的不足,设计了基于CPLD(Complex Programmable Logic Device)和DSP(Digital Signal Processor)的嵌入式图像采集系统,包括CCD(Charge Coupled Device)摄像头、SAA7111A,AL422B,EPM7128及TMS320VC5402,对系统各个组成模块间的接口进行了详细的分析,并应用于自主式足球机器人的视觉系统.与利用PC104 的视觉系统相比,体积只有原系统的1/3,功耗仅为原系统的1/10.     

机器人视觉系统

本文论述了国内外机器人视觉系统的产生、现状、及今后的发展趋势,探讨了国内发展机器人视觉系统的目的和可能性。     

嵌入式视觉实时跟踪系统

在差分得到的二值图像基础上，采用快速搜索算法确定运动物体，并用光流场方法跟踪运动目标。作者选择TMS320作为视觉跟踪系统的硬件平台，采用摄像机获取场景图像，通过软件捕捉场景图像中的运动物体，识别物体运动的方向和距离，实现了视觉实时跟踪功能。在此基础上，完成了分立器件构成的嵌入式视觉实时跟踪系统的设计，对于视觉技术的实际应用具有一定工程意义。     

机器人系统中的状态反馈控制器设计

存在诸如参数误差和外界干扰等扰动情况下,基于线性矩阵不等式设计出了状态反馈控制器.首先,利用反馈控制技术把机器人动力学模型转化成一线性状态方程.然后,针对该线性状态方程,通过应用线性矩阵不等式,得到了状态反馈控制器.最后,给出了两关节机器人的仿真实验,仿真实验表明所设计的状态反馈控制器是有效的.     

一种实用的嵌入式DSP视觉跟踪器设计

设计一种用于跟踪一般物体的实用的嵌入式视觉跟踪器,以ＴＭＳ３２０Ｃ３２ＤＳＰ为中央处理器,以ＯＶ７６１０为摄像芯片建立独立的视觉跟踪器硬件模块;以Ｋａｎａｄｅ－Ｌｕｃａｓ光流算法为基础建立基于特征的目标跟踪算法,并使用金宁塔数据结构和启发式搜索算法快速有效地跟踪目标,结果表明使用普通的ＤＳＰ可以实现图像中一般目标的实时跟踪。     

基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人设计

为了降低樱桃采摘过程中的破碎率,提高采摘效率,设计一种新的基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人。将TI公司的32位数字处理器芯片TMS320F2812作为核心处理器设计移动式樱桃采摘机器人,本文给出硬件总体方案,并且通过SAA7105完成对视频图像的编码操作。软件设计主要包括樱桃的定位、机器人手眼标定和机器人路线规划。依据目标上多个点的三维位置信息对樱桃球模型进行重建,通过最小二乘法求出樱桃质心位置,实现樱桃的定位。将樱桃在机器人坐标系中的定位简化成求解摄像机坐标系和机器人坐标之间的映射矩阵,通过映射矩阵实现机器人手眼标定。考虑到樱桃的采摘要求,通过分段路径规划对机器人的运动进行控制。实验结果表明,所设计机器人图像处理性能强、定位精度高,在保证采摘精度的同时,有很高的采摘效率。     

基于图像的非标定视觉反馈控制机器人全局定位方法

针对机器人非标定全局定位问题,研究Kalman滤波(Kalman filtering,KF)算法联合反馈型Elman神经网络(Elman neural network,ENN)学习机器人图像空间与运动空间非线性映射关系,从而建立基于图像的视觉反馈控制方法.首先利用ENN学习得到机器人全局定位的次优状态,以此为系统状态向量构建伺服系统状态方程与观测方程,进而利用KF估计得到机器人图像雅可比矩阵.其次,采用KF对ENN网络权重进行在线微调,KF联合ENN满足机器人全局定位稳定收敛的要求,并对环境干扰具有一定的自适应性.最后在摄像机参数未标定条件下,进行六自由度机器人"眼在手"(eye-in-hand)定位比较试验,结果验证了提出的非标定视觉伺服控制方法的有效性.     

行走机器人高精度视觉系统

 本系统是为行走机器人研制的高精度视觉系统,具备双重指令确认功能,不仅大大提高了操作的安全可靠程度,同时为机器人操作的控制精度提供了必要的保证,可使机器人从x,y,z三维空间中自动搜寻目标,准确无误地进行操作.     

基于DSP的嵌入式运动控制系统开发

本文介绍了一种基于TMS320F2812BIOS内核的运动控制系统设计方法,该方法利用DSP／BIOS内核基于任务优先级的多线程机制,实现对伺服电机运动控制的实时处理,包括运动系统的任务调度、运动轨迹算法以及与硬件设备的通信等,使得程序结构分配合理,调试、修改程序非常方便．经过在激光雕刻切割机机床平台上的验证,结果表明本文提出的控制系统完成了包括直线、圆弧等各种运动轨迹,最大加工速度达64000mm／min,定位精度≤±0．01mm／min。它完全满足高精度激光雕刻机加工的实时性要求,在性能和功能上达到了预期效果．     

非线性双时间刻度系统的反馈控制

讨论了一类单输入单输出非线性双时间刻度系统的反馈控制问题，综合利用奇异摄动和几何控制理论提供的方法，给出了一个具有良好特性的状态反馈控制律，在保证闭环稳定的前提下，使得闭环系统具有良好的输入输出特性。     

基于4核DSP的水下机器人视觉传感器设计

鉴于水下机器人的传统声学传感器易受海洋噪声的影响,提出了一种光学视觉的水下机器人传感方案.并采用4核DSP并行处理的架构方式解决了大量图像数据实时处理的难题.文中给出了相应的硬件构成与有关的实验数据,实验结果表明,该硬件平台能够满足水下机器人视觉系统的要求.     

视觉传感机器人焊缝跟踪系统

利用环形激光扫描传感器,建立了一种用于焊缝定位与焊缝跟踪的孤焊机器人视觉传感系统,基于图像分割、特征提取和三维计算等技术,实现了待焊工件形状位置信息的三维数值计算,并以对接焊缝和斜坡焊缝为对象进行了焊缝定位和焊缝跟踪试验.结果表明,提出的弧焊机器人视觉系统能够实时获得被焊工件的形位信息,实现焊缝的实时定位与跟踪.     

焊接机器人三维视觉系统研制成功

我校电子工程系陈素贤教授指导下的科研人员在焊接机器人三维视觉这项高技术研究课题的攻关中取得了可喜成果,最近通过部级评审。这项课题主要探索在人不能到达的环境中实现自主焊接,如核环境、空间站、深水下的焊接和切割作业。而三维视觉是自主焊接中的关键技术。课题组采用了结构光法在实际焊接条件下进行了深入而实际的研究。针对三维视觉中最关键的光纹图象分割问题,在     

基于DSP的嵌入式系统视频输出解决方案

本文提出了基于DSP的嵌入式系统视频输出解决方案,并对DSP系统设计的优化方法进行了阐述。从实际运行情况看,本方案性能稳定可靠,开发成本低,较易实现,能满足大多数工控系统的实际需求。     

基于DSP的嵌入式炉膛火焰监测系统

针对电站锅炉火焰监视和燃烧诊断系统中火焰图像处理计算能力差、实时性差等问题,提出了一种以数字信号处理为核心的嵌入式火焰监测系统设计方案.系统采用EMP240控制图像的采集与存储,由TMS320VC5416实现温度场测量及燃烧诊断算法,LPC2378作为主控制器负责系统管理、人机界面和网络通信.解决了数字图像海量数据处理和复杂算法采用通用CPU无法实时运行的瓶颈,并且使火焰监控和燃烧诊断的实时性和可靠性得到了保证.     

基于Web的嵌入式DSP测控系统设计

以TI公司的数字信号处理芯片TMS320F206为核心,根据Web服务器的技术和原理,设计实现了基于Web的DSP远程测控系统.以TMS320F206为WebServer,通过Web浏览器远程监测和控制系统.经使用证明,系统稳定可靠.     

基于嵌入式系统的视觉目标跟踪

过去的半个多世纪以来,人工智能技术得到了高速发展,这给当今的智能监控技术提出了更高的要求.本文设计了一个用于机动目标视觉跟踪的嵌入式系统,实现了系统的小型化与智能化.系统硬件采用ARM+DSP双核结构的处理器作为主控制器;软件部分采用粒子滤波方法作为目标跟踪算法,文章介绍了粒子滤波算法的基本原理及本文中的实际应用,并给出了系统的目标跟踪测试结果.