基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

弧焊机器人焊缝的实时图象处理

提出了一种在机器人电弧焊过程中进行轨迹跟踪的实时图象处理方法。焊缝图象由ＣＣＤ摄像系统摄取。通过图象采集系统和计算机软件处理，得到机器人的运动轨迹与实际焊缝之间的偏差，据此控制机器人运动进行实时跟踪。对于Ｖ型坡口和搭接接头，其可靠性达９７％以上。如果用多台摄像机同时处理焊缝图象，则可以检测出焊缝的三维信息。本算法的轨迹跟踪精度为 ０． ４ ｍｍ。可用于机器人运动轨迹的自动规划。     

一种基于交叉耦合的速度控制器

以足球机器人小车子系统为研究对象,通过对足球机器人小车轨迹跟踪误差的分析,建立了考虑轨迹跟踪精度的复合误差模型·提出一种基于模糊推理的交叉耦合误差补偿器的设计原理、算法及实现方法·该误差补偿器在不改变机器人小车内部速度环结构的条件下,通过向各轮提供附加补偿控制量,进而实现提高机器人小车轨迹跟踪的精度·针对足球机器人小车数学模型的仿真实验结果表明,该方法能够有效地提高机器人小车轨迹跟踪的精度·     

基于单目视觉的Delta机器人零点标定方法

针对实际工程应用中少自由度高速抓放并联机器人的精度问题,提出了一种基于视觉测量的快速标定方法.以Delta机器人为例,通过系统分析和机构合理简化,建立了零点误差模型.构造出基于单目视觉平面测量的零点误差辨识模型,借助单目视觉仅检测机器人动平台沿水平面运动时末端x、y向的位置误差,识别出零点误差,进而修改零点位置实现末端位置误差补偿.标定实验结果表明该方法简单、有效、实用性强.     

激光视觉机器人焊接中摄像机和手眼的同时标定

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要问题.文中针对激光视觉机器人焊接的具体应用系统,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法.该方法依据机器人手眼矩阵和机器人手爪对基坐标系位姿矩阵之间的特定关系,进行一次标定实验而同时求解出摄像机参数和机器人手眼关系矩阵.此方法简单、实用、快捷,避免了传统方法复杂的实验和解答过程.计算结果表明,标定精度能满足机器人焊缝跟踪的应用要求.     

用于波纹板角焊缝跟踪的变步长角点检测算法

针对波纹板-箱梁T型接头角焊缝位置的激光双目视觉检测,提出了一种变步长角点检测算法,即先建立波纹板角焊缝位置的双目视觉测量模型,根据激光条纹投射在角焊缝上的成像特征进行图像预处理,然后设计变步长搜索算法先找到激光条纹上的近角点,于近角点两侧选取激光条纹上的像素点构造两条直线,由直线的交点来确定角点.试验结果表明,用该方法测量角焊缝位置坐标,可靠性高,测量误差范围在0.1mm以内,角焊缝轨迹三维重建误差在1mm以内,测量精度优于传统算法.     

基于双目立体视觉的弧焊机器人标定研究

根据弧焊机器人本体的实际结构,通过分析机器人基坐标系、双目立体视觉系统坐标系及空间特征点坐标系的几何对应关系,采用双目立体视觉测量方法测得机器人各关节几何参数误差,并对相应的参数误差进行了补偿。结果显示,误差补偿后的机器人直线轨迹的精度有了大幅提高。     

基于激光跟踪的V型坡口焊接机器人研究

介绍了激光跟踪焊接机器人的结构组成和工作原理。在分析了V型坡口焊缝空间位置和形状特征的基础上,采取结构光法标定焊缝图像,经过焊缝条纹图像处理,提取焊缝特征点,根据三角测量原理建立了特征点的三维坐标。通过建立图像空间到机器人末端焊枪的笛卡尔空间雅可比矩阵,计算出焊枪在基坐标下的位姿,利用机器人逆运动学方程,求得机器人各关节的位置值,最后由关节控制器控制各个关节的运动,实现了机器人V形坡口焊接的视觉控制。     

基于全局视觉的服务机器人滑模轨迹跟踪控制

以轮式移动服务机器人的轨迹跟踪控制为研究对象,分别建立了轮式移动机器人在任务空间和视觉空间内的运动学模型,利用摄像机成像模型,实现了视觉空间到任务空间的速度向量变换.采用视觉伺服控制方法,构建了全局视觉轨迹跟踪控制结构.结合滑模控制思想,建立了具有全局渐近稳定的滑模轨迹跟踪控制器.以具有任意初始误差的圆和直线为参考轨迹,进行了仿真研究.仿真结果表明,所构建的系统控制器具有理想的响应速度和跟踪精确性.     

位姿闭环控制的高精度脑外科机器人

为解决现有脑外科机器人存在的绝对定位精度难于满足精细手术应用的问题,提出一种视觉伺服的系统方案,引入高精度光学跟踪手段,对机器人的末端位姿进行实时测量并反馈。采用一种基于关节空间控制和位姿空间动态补偿综合的机器人视觉闭环控制方法,并设计了动态校正控制算法。仿真结果表明:动态位姿闭环可以有效克服各种参数误差因素的影响,对机器人的绝对定位和跟踪误差具有校正作用,明显改善了轨迹跟踪精度,同时提高了鲁棒性能。绝对定位达到神经外科手术±1mm的精度要求,实际运用取得了令人满意的结果。     

基于测量机器人的工业机器人校准方法研究

在对高精度测量机器人、激光跟踪测量系统进行全面分析与系统研究的基础上,提出运用工业机器人与测量机器人对接,工业机器人带动测量机器人在整个工业机器人工作空间进行自动测量的方法.给出了工业机器人带动测量机器人联动测量的结构图和工业机器人空问误差的检测与补偿的流程图,为研究工业机器人末端误差测量提供新的理论与技术支持.     

焊接机器人焊缝跟踪技术的现状与发展趋势

焊接机器人因其高效性在先进制造业中应用广泛,焊缝跟踪的精度和实时性是评价焊接质量的重要指标.焊缝跟踪以传感技术为基础,可实现焊缝的起止点和边缘检测、焊缝宽度测量等,传感器在机器人焊接过程中作用重大.详细分析和综述了机器人焊接过程中用于焊缝跟踪的各类传感器及其技术特点,系统地总结了其应用现状,并对焊缝跟踪技术的发展趋势进行了分析与展望,指出其未来的研究方向.     

基于ROS的工业机器人运动规划仿真及试验

针对工业机器人模型构建复杂、轨迹规划算法实现困难、功能单一等问题,采用开源机器人操作系统搭建机器人控制系统,并对机器人的运动规划进行仿真和试验验证.首先利用SolidWorks软件创建机器人的统一机器人描述格式模型,并对其进行Moveit!功能包的配置;然后进行机器人空间直线和空间圆弧的轨迹规划,依据ROS的开放式运动...     

主-从式手术机器人运动一致性分析

采用成熟的机器人误差理论建立了主-从手术机器人位姿误差模型,开发了基于MATLAB的位姿误差计算程序.采用蒙特卡罗法绘制了最大位姿误差图谱,对两种主手与三种从手机器人进行了仿真计算和运动一致性分析,给出了运动一致性条件,为进行主-从操作机器人精度设计提供了理论依据.     

基于广义几何误差模型的微机器人精度分析

为描述各种误差源对机器人本体产生的影响 ,提出了一个用于微机器人精度分析的通用方法。通过任意两坐标系间的向后微分关系 ,利用运动学方程以及并联机构的环路特性 ,建立了微机器人的广义几何误差模型。利用此模型 ,可以对微机器人进行精度评估和误差修正。该方法可推广应用到一般并联机器人的误差建模和精度分析     

巡检机器人全球定位系统/里程计组合定位方法

摘要：针对巡检机器人在校园环境中工作时,GPS信号易受树荫及较高建筑物遮挡而出现定位不准确的问题,提出GPS和ODO组合定位方法。该方法以GPS坐标信息为初始位置,里程计信息为主导航,GPS接收机的脉冲信号作为实时修正数据,利用卡尔曼滤波算法对系统状态进行最优估计,得到较为准确的状态估计值,最后利用状态估计值去修正系统的导航误差。同时在实验平台上进行验证仿真,实验结果表明,机器人以150cm/s的速度行驶80s后其轨迹误差能控制在5cm以内,得出利用多传感器融合技术可以提高机器人的定位精度和可靠性的结论,即通过对GPS和ODO组合定位方法能够有效提高机器人实时定位精度。     

递阶式虚拟结构非完整机器人的编队控制

提出一种递阶虚拟结构编队控制方法,将机器人编队按空间分布划分为簇,并定义某段时间内该簇(虚拟结构)的参考轨迹,将虚拟结构的运动转化为各机器人的期望轨迹,然后基于反步思想,并通过设计移动机器人误差跟踪系统的Lyapunov函数来设计动态反馈控制器,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪.最后通过对给定直线和圆轨迹的编队跟踪试验,验证了该控制策略的有效性.     

并联Delta机器人及其轨迹规划方法研究

并联Delta机器人具有定位精准、刚度高、可操作性好、结构紧凑等优点,被广泛应用于航空、航天、海底作业、微机电系统和辅助医疗等方面。从Delta机器人发展至今,解决智能自动生产线上的大批量或小批量柔性制造中的高速、高精度轨迹跟踪等拾放作业任务难题,是该领域研究的重点和难点。本文对国内外并联Delta机器人轨迹规划研究发展进行了回顾,重点阐述了并联Delta机器人拾放操作轨迹规划研究现状。针对并联Delta机器人的发展趋势进行了相关展望,以期为并联Delta机器人轨迹规划领域相关研究学者提供参考。     

基于主动信标和航位推测法的多机器人位置最优估计

针对一种新的多机器人交替定位方式,研究基于主动信标和航位推测法的多机器人位置估计算法. 指定多机器人中的3个保持静止作为信标机器人(不一定始终是同样3个机器人),其它机器人作为移动机器人. 通过超声波测距得到移动机器人与3个信标机器人的距离,并通过IEKF(iterated EKF)算法将距离信息和移动机器人的航位推测信息相融合,实现移动机器人位置的最佳估计. 轮流交换机器人作为主动信标的角色,即可实现多机器人的位置估计. 实验验证结果表明,移动机器人的位置估计误差在±10 mm之内;该方法有效,且不需要在环境中设置固定信标,可应用于未知环境.