基于立体视觉的机器人位姿标定技术研究

针对机器人位姿的测量,建立双目立体视觉传感器三坐标的数学模型。匹配相关的特征点,采用最小二乘法得到空间特征点的三维坐标。利用外部位姿线性方程的建立与求解确立机器人基坐标与工件坐标的矩阵关系。通过靶标法来确定机器人在某一位姿时工件坐标系和视觉传感器坐标系之间的齐次坐标变换矩阵的关系。实验结果显示,在没有噪声因素情况下,利用线性方法求解机器人外部位姿是可行的,能够满足系统精度要求。     

基于双目视觉的机器人位姿标定技术研究

针对机器人位姿的测量,建立双目立体视觉传感器三坐标的数学模型。匹配相关的特征点,采用最小二乘法得到空间特征点的三维坐标。利用外部位姿线性方程的建立与求解确立机器人基坐标与工件坐标的矩阵关系。通过靶标法来确定机器人在某一位姿时工件坐标系和视觉传感器坐标系之间的齐次坐标变换矩阵的关系。实验结果显示,在没有噪声因素情况下,利用线性方法求解机器人外部位姿是可行的,能够满足系统精度要求。     

转向架重心空间坐标的测定

依托于吉林大学研发的转向架参数测定试验台,提出了基于力矩平衡原理的重心空间坐标测试方法,建立了重心空间坐标的测试模型.被试转向架水平静止状态时测定纵向及横向坐标,垂向坐标的测定需运用试验台电液伺服控制系统将转向架沿纵向倾斜一定角度,分析倾斜状态下转向架的力矩平衡关系.运用齐次坐标变换矩阵原理构建了多六自由度平台复杂耦合运动的位姿反解模型,通过位姿反解得到各作动器协调控制的指令,实现垂向坐标的准确测试.对某型转向架重心坐标进行了测定,试验结果与理论值一致,证明了测试模型的准确性,以及测试方法的可行性.     

可重构机器人多模块组合越障研究

针对一种具有独立运动自由度的新型模块化可重构机器人,利用对偶四元数描述其各个模块空间位姿.对偶四元描述机器人重构前后的各模块位姿信息,相对齐次坐标矩阵在数学形式上更为简洁统一,方便获取模块之间转角状态、连接面关系及连接方位关系等信息.以多个模块机器人攀越台阶障碍为例,应用对偶四元数描述方法分析该机器人越障过程中各模块空间姿态、越障高度,结合电机选型与重心位置得出该组合构型越障的最大高度.仿真实验验证了对偶四元数描述方法在分析模块化可重构机器人空间位姿中的实用性与所提出的组合越障方法的可行性.     

无物方信息的未检校近景影像的方位元素估计

无物方控制信息的未检校立体影像序列只能实现度量重建,而实现度量重建必须恢复内外方位元素,利用层次重建方法,根据三张以上同名像点,用迭代分解算法恢复投影矩阵和结构,然后采用基于绝对二次曲面的自检校方法恢复相机的内方位元素,并进一步得到外方位元素.此方法可以在不需要物方控制的条件下得到统一模型,若有物方控制即可通过绝对定向获取物方坐标,可用于低精度的三维测量,也可作为高精度光束法平差的初值.     

六自由度机械臂运动轨迹自动生成方法仿真与实现

运用运动捕捉系统,结合机器人运动学方法,提出一种六自由度机械臂运动轨迹自动生成方法.首先,在运动捕捉系统下得到人手臂末端的Marker标记点的位姿信息;然后,通过数据处理得到标记点的位姿矩阵,并将其作为机械臂末端执行器的位姿矩阵,进而通过数据流通道将该数据传入机器人运动学仿真系统,在仿真系统中运用代数解法求机器人运动学逆解,并进行运动学仿真.最后,将逆解求得的6个关节角度传入机械臂本体,实现机械臂末端执行器按照运动捕捉系统下手臂末端标记点的运动轨迹而运动.仿真实验表明:该方法具有可行性.     

大型筒体-尾喷管位姿建模与精确装配方法

针对大型筒体-尾喷管对接装配的现场特点及安全性要求，为提高其装配精度及效率，提出一种基于关键位姿矢量及LD－PSD多参量在线检测反馈的精确装配新方法.利用跟踪仪获取标定块上标记点的实际坐标，依据其理论坐标和实测坐标的偏差建立最小二乘矩阵模型， 利用SVD法实现测量坐标系与全局坐标系空间配准.跟踪仪获取喷管、筒体关键点坐标，利用最小二乘及霍夫变换建立喷管、筒体当前位姿模型.研制六自由度装配设备，基于位姿矢量反解喷管位姿调整参量，完成姿态预调整.启动LD－PSD在线反馈系统，规划微调整路径，对喷管位姿多次纠偏以满足给定装配精度要求.在某动力厂的试验表明:装配过程平稳、高效，实现了筒体-尾喷管的精准对接.     

Stewart机构在刚体6维测量中的精度

为得到500米口径大型射电望远镜(FAST)馈源精调实验平台的位置姿态实现反馈控制,提出利用Stewart机构,通过测量其6条支链的长度,运用Stewart机构的运动学正解求得刚体6维的位姿信息的测量刚体位姿的方法.利用Stewart机构的Jacobin矩阵条件数分析传感器精度到刚体测量精度的影响.通过实验验证了精度分析的结果,即Stewart平台的Jacobin矩阵条件数增大将使测量精度降低,因此将Stewart平台Jacobin矩阵条件数做为衡量机构测量精度的指标是合理的.这种测量方法对同类6维测量方式的设计和应用具有指导意义.     

轨道不平顺模拟器位姿反解解算及坡道模拟

为了实现轨道不平顺室内模拟,对轨道不平顺模拟器的双六自由度模拟平台位姿反解进行研究. 结合双六自由度模拟平台几何参数,在14个作动器空间向量表述基础上,利用齐次坐标矩阵建立了轨道不平顺模拟器双六自由度模拟平台位姿反解数学模型. 建立了坡道模拟对应的双六自由度模拟平台位姿协调关系模型,借助于Matlab/Simulink仿真模型进行了位姿反解解算,通过仿真模型解算结果与几何理论计算结果分析对比,表明了两种计算方法结果具有很好的一致性,验证了所建反解数学模型、位姿协调关系模型及仿真模型的准确性.      

基于李群代数表达帧间位姿变化矩阵的3D视觉跟踪研究

基于 RAPiD 边缘跟踪方法的思想,采用以帧间位姿变化更新目标物绝对位姿值的办法,引入李群代数表达帧间位姿变化矩阵;然后将帧间位姿变化矩阵参数的求解问题转换为线性最小二乘的最优求解问题.在李群代数的表达方式下,最小二乘的最优问题可较容易获得线性化表达,方便了求解.实验显示了该算法的3D跟踪效果与目标物位姿值的估计结果.     

基于Matlab的图像曲线数据提取方法

对于文献中图的曲线数据的提取,提出一种通过采集像素点来识别曲线坐标的方法,并通过Matlab软件实现.首先用滤波器去除图片噪声,并确定用于灰度图转化为二值黑白图的阈值,然后通过搜索坐标框在灰度矩阵中的位置来确定真实坐标与灰度矩阵坐标的比例因子,最后获取曲线各像素点在灰度矩阵的坐标,并乘以比例因子得到曲线各点的坐标值.对曲线图像进行处理的结果表明,这种方法提取的数据准确,相对误差在-0.7%～+1.2%范围内,精度取决于原图像像素点的数目.     

用于位姿测量的LED标识点坐标优选方法

单目视觉位姿测量过程中,被测物体与摄像机光轴之间的夹角随着姿态的变化而变化,并受到环境噪声、提取算法和摄像机等因素的影响,像平面的像点坐标存在不可忽略的误差,单目多角度标识点三维坐标测量方法实现了位姿测量过程和坐标测量过程的统一,能够减小图像中心提取误差的影响.本文研究了单目视觉位姿测量的误差传播模型,从摄像机图像误差出发,预测和估计输出姿态误差,选取最适合的单目多角度定位标识点坐标,实验结果证明本文提出的基于误差传播的定位标识点坐标优选方法能够有效地提高单目视觉位姿测量的精度.     

基于电磁定位仪的超声图像中穿刺针实时跟踪软件开发

文中利用高精度电磁定位仪实时跟踪超声探头和穿刺针，开发用于穿刺导引的实时跟踪软件.文中使用NDI Aurora电磁定位仪实时获取穿刺针针尖的三维空间坐标，用PLUS toolkit从电磁定位仪和超声机采集数据，在完成时间以及空间校准（针尖校准、体模校准、探头校准）的基础上，得到从电磁定位坐标系到超声图像坐标系的转换矩阵，进而将由电磁定位器获得的针尖坐标转换到超声图像中，并标注出针尖的位置.为了衡量算法的精确度，文中用人工的方法在图像中选取针尖坐标，多次取样做平均，然后以该坐标作为衡量的标准.文中采集多组数据，计算由转换矩阵得到的针尖坐标与标准之间的均方误差.结果表明，该方法的均方误差MSE为2.456 mm，在可接受范围内.     

转向架参数测定试验台位姿正解

并联机构位姿正解求解运用的Newton-Raphson迭代法对初值有很强依赖性,且收敛速度较慢,无法满足实时性要求.为此文中提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的改进BP分类神经网络结构模型和高阶收敛改进Newton-Raphson迭代法(HMNR)相结合求解并联机构位姿正解.以转向架参数测定试验台为例,借助位姿反解将轨道谱路谱转化成试验台作动器的伸缩量指令,将其给定到液压系统中,驱动试验台耦合运动模拟车体或转向架在该路谱线路上的运行状态.运用大量实际运行样本数据作为训练数据,实现了试验台位姿正解的初值求解,并与常用的基于拟牛顿算法(BFGS)的神经网络模型和量化共轭梯度(SCG)算法的神经网络模型进行对比分析.结果表明,L-M算法模型在误差性能分析上明显优于BFGS与SCG算法模型,且预测角度值误差均小于4×10~(-7),位移值误差均小于8×10~(-4).将预测值作为HMNR法的初值,进行迭代计算,较之Newton-Raphson(NR)法迭代次数减少41%,迭代时间缩短23%.将此混合策略用于试验台,进行实际相邻车端相对位姿测量试验,进一步验证了该策略的有效性.     

转向架测试6自由度模拟平台位姿正解解算

为了实现转向架实际线路运行状态室内台架模拟,对转向架动态测试的6自由度模拟平台位姿正解进行了研究.根据6自由度模拟平台几何结构和参数,利用基于欧拉角的齐次变换矩阵及杆长约束条件建立了以位姿变量为未知量、方程数等于作动器数的6自由度模拟平台位姿正解非线性数学模型,借助于Matlab/simulink仿真环境利用牛顿拉夫逊算法将以位姿元素为变量的非线性数学模型转化为以位姿元素增量为变量、Jacobian Matrix为系数矩阵的线性方程组来求取近似解,结合实例,验证了6自由度模拟平台正解数学模型及算法的准确性及高效性,为转向架测试6自由度模拟平台的运动控制提供了重要的理论基础.     

移动机器人车载摄像机位姿的高精度快速求解

在分析移动机器人车载摄像机位姿的特殊性质的基础上,根据摄像机的等效转轴构造辅助旋转矩阵,利用该旋转矩阵将原始待分解本质矩阵和单应矩阵转换为一类简单的、可通过初等数学运算进行分解的本质矩阵和单应矩阵。仿真实验的结果表明,该车载摄像机位姿估计算法较传统方法具有更高的精度和更快的运算速度,对摄像机等效转轴的扰动也具有很好的鲁棒性。此外,分解出的可能解的数目较传统算法减少了一半,且在除诱导单应阵的空间景物平面与地面垂直的情况下,均能直接得到移动机器人的唯一转角,为移动机器人姿态控制提供了极大的便利。     

基于机器视觉的微工作台位姿三点法测量

基于机器视觉,提出一种全行程检测六自由度微工作台三维运动位姿的新方法,此方法可利用单目视觉来实现目标的三维位姿检测.用三个固定在微工作台上的标准球的球心作为标志点表征工作台在三维空间的位姿,通过固定好的摄像机对工作台上三个标准球在三维空间的视觉跟踪,检测标准球在视野中位置和直径的变化,判断球心在固定坐标系的三维坐标,建立图像空间与物空间的映射模型,得到工作台在三维空间的位姿,进而检测到工作台在每个采样时间的运动误差.     

机器人运动功能位姿矩阵研究与应用

工业机器人各关节运动描述常常使用齐次坐标变换矩阵来表述末端执行器相对机座的位姿变化，运动功能位姿矩阵是描述这种变化的方法之一。本文在介绍相关定义基础上详细论述了机器人运动功能位姿矩阵的构成并举例分析了如何列出该矩阵。     

基于改进Faster R-CNN的手部位姿估计方法

基于视觉的手部位姿估计技术应用于诸多领域,具备着广泛的国际应用市场前景和巨大发展潜力。然而,手部自身存在检测目标过小、手指高自由度以及手部自遮挡等问题。通过对目前存在的难点分析,将手部位姿估计任务分为手部检测和手部关键点检测,提出基于改进的Faster R-CNN的手部位姿估计方法。首先提出基于改进的Faster R-CNN手部检测网络,将传统Faster R-CNN网络中的对ROI(regional of interest)的最大值池化,更改为ROI Align,并增加损失函数用于区分左右手。在此基础上增加了头网络分支用以训练输出MANO(hand model with articulated and non-rigid deformations)手部模型的姿态参数和形状参数,得到手部关键点三维坐标,最终得到手部的三维位姿估计结果。实验表明,手部检测结果中存在的自遮挡和尺度问题得到了解决,并且检测结果的准确性有所提高,本文手部检测算法准确率为85%,比传统Faster R-CNN算法提升13%。手部关键点提取算法在MSRA、ICVL、NYU三个数据集分别取得关键点坐标的均方误差值(k...     

基于解析方法的机床运动功能方案设计

根据刀具切削面的定义,对通用的刀具进行分类,建立加工刀具和加工工件表面之间的数学模型一刀具位姿矩阵,并应用运动级联矩阵来解析其刀具位姿矩阵,可得到加工单一表面或复合表面时机床所对应的运动功能方案,从这些方案中进行优化和同构性分析,得到机床所对应合理的运动功能设计方案．