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申请/专利权人：福州大学

摘要：本发明涉及一种作业型飞行机器人的四自由度机械臂遥操作系统及方法，包括飞行机器人和控制终端；所述飞行机器人包括四旋翼无人机、从端控制单元、RealSense深度相机和四自由度机械臂；所述四自由度机械臂接于四旋翼无人机底部；所RealSense深度相机设置于四旋翼无人机底部前端。本发明通过传输双向信息反馈实现功能，可对于某些复杂且人不能或者不易到达的环境实时远距离作业，同时，机械臂可离线工作实时完成指令任务。

主权项：1.一种作业型飞行机器人的四自由度机械臂遥操作系统，其特征在于，包括飞行机器人和控制终端；所述飞行机器人包括四旋翼无人机、从端控制单元、RealSense深度相机和四自由度机械臂；所述四自由度机械臂接于四旋翼无人机底部；所述RealSense深度相机设置于四旋翼无人机底部前端；所述四自由度机械臂由MX-64R舵机组成，包括绕Z轴旋转的关节1、绕X轴旋转的关节2与关节3和可实行抓紧释放工作的末端执行器，实现末端执行器抓取释放为第四自由度；所述一种作业型飞行机器人的四自由度机械臂遥操作系统的控制方法包括以下步骤：步骤S1:控制终端通过RealSense深度相机实时检测远端作业环境；步骤S2:实时点击图像系统上待抓取点，主端窗体控制系统对该点所表示的物体进行轮廓提取，将轮廓作为识别特征提取特征点，得到三维位姿估计点；步骤S3:利用雅可比伪逆和牛顿迭代法改进后的逆解算法，基于四自由度机械臂的当前空间位姿，计算出末端执行器能够连续平稳不跳变运动到达目标点的最优解；步骤S4:通过zigbee将每个转角信息传输至从端控制单元，同时从端控制单元反馈信号给控制终端；步骤S5:从端控制单元控制末端执行器实现抓取或释放目标物作业；所述步骤S2具体为：步骤S21:通过RealSense深度相机提取目标物轮廓；步骤S22:以目标物的轮廓作为目标物的识别特征，提取轮廓中心点；步骤S23:对RealSense深度相机和四自由度机械臂立体标定，并对目标物进行三维重建，实现对目标物空间定位，得到三维位姿估计点；对所述四自由度机械臂D-H建模具体如下：获取四自由度机械臂D-H参数，包括ai、αi、di和θi，其中ai表示沿轴，从移动到的距离；αi表示绕轴，从旋转到的角度；di表示沿轴，从移动到的距离；θi表示绕轴，从旋转到的角度；由四自由度机械臂D-H参数列出连杆坐标系{i}相对于坐标系{i-1}的变换矩阵： 其中Rotzi-1,θi表示绕zi-1轴旋转θi角度；Transzi-1,di表示沿zi-1轴移动di距离；Transxi,ai表示沿xi轴移动ai距离；Rotxi,ai表示绕xi轴旋转αi角度；根据矩阵变换关系式1，对于每组确定关节1、关节2、关节3的转角，可唯一的计算得到末端执行器相对于基坐标下的空间位姿为： 结合式2对所述四自由度机械臂给定末端位姿，由 反算到每个关节的关节角时有多解情况；在求解的过程中延用牛顿迭代法的思想，将第n次求解结果作为第n+1次迭代初值，所述四自由度机械臂的微分运动矢量为： 其中d对应关节的微分平移；δ对应关节的微分旋转矢量；Jθ是一个相对于基坐标系的6×3雅可比矩阵；将式4中的微分用差分近似表示为D＝JθΔθ5由Δθ＝θn+1-θn建立牛顿迭代法的基本形式为：θn+1＝θn+J-1θnDn6微分运动也可表示为由当前位姿Tcur运动到目标位姿Tend：Tend＝TcurI+Δ即其中I为单位对角矩阵；结合式7，根据微分变换算子Δ＝Transdx,dy,dzRotdθ-I8求得微分运动矢量为：D＝[dxdydzδxδyδz]T9；为了避免所述四自由度机械臂在奇异位形处无法求解的现象，在迭代过程中使用雅可比伪逆矩阵J+θn代替其逆矩阵J-1θn，具体如下：步骤1：在迭代的过程中若初值偏离θ0所求根θ，牛顿迭代法则可能发散，为保证单调性，添加牛顿下山法算法：||Dθn+1||＜||Dθn||10初选下山因子从λ＝1，逐次将λ减半进行判断，直至满足式10成立为止；步骤2：在迭代过程中存在雅可比矩阵Jθn的逆矩阵可能不存在的情况，用其广义逆J+θn替代，迭代公式为：θn+1＝θn+λJ+θnDn11其中0＜λ≤1；步骤3：对于奇异位形的求解，继续迭代方法可能会造成雅克比矩阵不可逆的情况，为此将上一次迭代结果作微调，即θ0＝θ0+σ12其中σ的取值为一微小角度值；步骤4：根据所述四自由度机械臂的机械结构给每个关节角转动范围添加预设约束条件，确保四自由度机械臂不被损坏；所述关节1、关节2、关节3和末端执行器处连接架采用轻质材料3D打印，标准连接件采用铝合金连接件。

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