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基于MDH模型的工业机器人标定及视觉引导方法研究的开题报告
一、研究背景
近年来，随着工业机器人在制造业、物流和服务行业中的广泛应用，机器人的自主导航和精确定位变得越来越重要。机器人的标定和视觉引导技术是实现机器人导航和定位的重要技术手段。机器人标定主要是指在机器人操作前对其进行参数标定，将机器人末端执行器的位置和姿态信息与控制器内部的坐标系进行一一对应。视觉引导主要是指机器人通过摄像头获取环境中的信息，并通过计算机视觉技术进行识别和位置判断，从而实现机器人精确定位。
机器人标定和视觉引导的准确性是推广机器人技术应用的重要保证。然而，由于机器人自身的误差和环境不可控因素的影响，机器人标定和视觉引导技术依然面临诸多挑战。因此，如何提高机器人标定和视觉引导技术的准确性，一直是机器人领域内研究的重要领域。
二、研究目的
本研究旨在从MDH模型出发，针对工业机器人标定和视觉引导中存在的问题，研究开发一种基于MDH模型的机器人标定和视觉引导方法，以提高机器人导航和定位的准确性、稳定性和效率，从而减少工业生产中出现的失误和损失。
三、研究内容
1.研究MDH模型在工业机器人标定和视觉引导中的应用。
2.针对机器人标定中存在的问题，设计开发基于MDH模型的机器人标定方法，提高机器人自身参数标定的精度。
3.针对机器人视觉引导中存在的问题，设计开发基于MDH模型的机器人视觉引导方法，提高机器人的精确定位能力。
4.实验验证对比研究结果，提高算法性能。
四、研究方法
1.学习机器人控制理论和相应的机器人标定和视觉引导算法，熟悉MDH模型的相关理论。
2.收集工业机器人标定和视觉引导的落地应用，分析存在的问题和不足点。
3.设计开发基于MDH模型的机器人标定和视觉引导算法，包括基于散列的机器人标定方法和基于自适应滤波的机器人视觉引导方法。
4.建立实验平台，进行对比实验验证，提高算法的准确性和鲁棒性。
五、预期结果
通过本研究，预计可以获得以下几个方面的结果：
1.基于MDH模型的机器人标定和视觉引导算法，能够提高机器人导航和定位的准确性、稳定性和效率。
2.实验验证的结果，能够证明算法的有效性和优越性。
3.为机器人导航和定位相关领域的工业生产提供有力的技术支撑，促进机器人技术的快速发展和落地应用。
六、研究意义
本研究的意义在于：
1.提高机器人导航和定位的准确性、稳定性和效率，减少人工操作的干预，提高生产效率和产品质量。
2.探究机器人标定和视觉引导算法的创新思路和实现方法，促进机器人技术的创新和发展。
3.推进机器人技术的应用，促进工业的智能化和自动化，提高国家的制造业竞争力。
七、研究难点
本研究的难点在于：
1.如何将MDH模型应用于机器人标定和视觉引导算法中，提高算法的准确性和鲁棒性。
2.如何对算法进行实验验证，提高实验平台的精度和稳定性。
3.如何将研究成果实现产业化，促进机器人技术的商业化和落地应用。
八、论文结构
本论文拟分为以下几个章节：
第一章：绪论
第二章：MDH模型基础理论
第三章：工业机器人标定方法的设计与实现
第四章：工业机器人视觉引导方法的设计与实现
第五章：实验验证与结果分析
第六章：结论与展望
九、参考文献
[1]李瑾.工业机器人标定技术研究[D].华南理工大学,2017.
[2]王俊琨.基于视觉引导的机器人定位控制方法、装置及系统[P].中国发明专利,CN107733765A,2018.
[3]马云洋,刘银平,吴汉兵.基于滑模控制实现机器人视觉引导[J].控制工程,2019,26(02):318-324.
[4]韩国平,余江涛.工业机器人标定和定位技术研究综述[J].工业控制计算机,2019,32(04):68-73.