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。     

冶炼机器人位姿标定及运行可靠性

对冶炼用CS-1双臂工业机器人现场使用中的位姿标定及运行可靠性进行了研究．提出了一种简便有效的现场标定计算模型和标定方法对机器人进行位姿标定,由标定变换矩阵补偿同一测点的实际值和计算值的误差,可同时减少机器人定位误差和由臂杆几何参数偏差所引起的运动误差,显著提高需进行连续路径控制的机器人的现场定位精度和位置跟踪精度．此外,提出了用增加机器人现有硬件的冗余功能和设置敏感器件的替代功能以提高机器人现场运行可靠性的方法．实践证明,该方法能提高恶劣环境下易失效部件的可靠度,进而提高机器人的整机使用性能     

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。     

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。     

换刀机器人位姿误差的研究

为保证换刀机器人和FMS的可靠运行，该文研究FMS中换刀机器人的位置和姿态误差问题，运用齐次变换矩阵和微分关系，建立描述机器人末端操作器——双手爪位姿误差的模型，详细分析影响手部精度的机器人各关节运动误差的来源及其统计特性，对整个换刀机器人的位姿误差进行综合分析、获得手部位姿误差的数值。为机器人的精度分配和评价机构设计提供依据，也给误差控制确立了基础．经过实际运行和测量，证实了位姿误差分析的正确性。     

Stewart机器人的位姿误差分析

本文提出了一种分析Ｓｔｅｗａｒｔ机器人位姿误差的方法，即将各个关节引入的误差以及伺服定位误差对位姿误差的影响，都归算为杆件长度误差引起的位姿误差，并给出了按杆件长度误差计算位姿误差的关系式。     

基于单目视觉的平面位姿估算

位姿的测量在航空航天、汽车制造等领域都有着重要的应用价值。基于单目视觉测量系统,通过对平面上已知空间坐标的4个特征点的有效提取以及数据最优化方法,实现平面位姿的测量。本章中被测平面上采用4灰度值对比度大而区域面积较小的特征圆点实现对特征点快速提取,简化了图像处理的过程。实验结果表明该测量结果符合实际的位姿。     

视觉传感器中摄像机的虚拟三维靶标标定法

采用二维平面靶标自由移动,构建虚拟三维靶标,实现摄像机内部参数的标定,该方法可以保证摄像机在固定之后进行标定,使摄像机的标定状态和工作状态一致,降低了标定设备的成本,简化了标定过程,提高了标定效率,实验结果表明,该方法切实可行。     

基于双目立体视觉的标定技术及应用

为提升双目立体视觉装置的准确度和精度,提出基于双目立体视觉的标定技术。针对双目立体视觉中两 个相机的特点,采用圆形标志阵列标定板为图像源,通过对图像预处理,以径向误差做约束条件,根据圆的几 何关系和最小二乘法综合提取特征点的算法获取图像标识点坐标并求取单应性矩阵,最后推导得到理想的外 参和内参,从而获得双目立体视觉装置准确的参数。实验结果为该装置对待测数据的获取提供了精确的数据 基础和可靠的矫正条件,进而提升了双目立体视觉装置的准确度和精度。     

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.     

SCARA型精密装配机器人零位误差的校正

研究了ＳＣＡＲＡ型精密装配机器人零位误差校正技术，开发了精密装配机器人零位误差校正的软件，并进行了零位误差校正的实验     

激光视觉机器人焊接中同时标定摄像机和手眼关系的方法

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要组成部分。针对激光视觉机器人焊接,根据机器人手眼矩阵和机器人末端对基坐标系的位姿矩阵的特定关系,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法。用所设计的标定物对此方法进行标定试验,由非线性最小二乘优化法求解待标定的参数。从焊缝上取20个样点,利用标定结果恢复其三维空间坐标,并与实际三维坐标对比,平均误差为0.12mm,满足焊缝跟踪要求。     

基于激光跟踪仪的Delta并联机构运动学误差标定

以Delta并联机构为研究对象,建立了Delta并联机构的运动学误差模型,对影响其末端精度的几何误差源进行了分析,并指出这些几何误差源可简化为18项.以激光跟踪仪作为测量工具,提出一种步进迭代的误差参数辨识方法,该方法利用Delta并联机构操作空间与关节空间之间的映射关系,通过优化多个检测点相互之间的理论距离与实际距离的残差,计算出Delta并联机构的各项几何误差参数,进而修正Delta并联机构的运动学模型,标定后机构末端精度由1.0,mm数量级提高至0.1,mm数量级,实验结果表明了文中所述方法的有效性和普遍性.     

基于双目视觉的物体识别定位与抓取

为解决目标识别精度低、定位与抓取配合困难问题,通过对算法的改进研究了物体的识别定位与抓取,包括识别目标物体、对于目标物体形心的位置三维重建、对于目标物体的姿态估计、对于手眼标定后的抓取4个方面。在目标识别中,首先通过快速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)算法结合Grabcut算法提取出目标。在位置求解中,利用模板匹配求取目标物体形心的世界坐标。在姿态估计中,算法的流程为:利用匹配点对求取左图中物体母线斜率,再随机取斜率等于左图母线斜率的两点,通过两点的世界坐标求出目标物体的姿态。在抓取中,采用的眼在手上,先建立工件坐标系,再进行坐标转换,通过机器人参数求得逆解。研究结果表明:误差均在较小范围内且机器人可在有效工作范围实现抓取。可见算法可靠以及整体实验的正确性。     

面向机器人抓取的双目视觉单步多目标检测方法应用研究

针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度,单步多目标检测器定位像素坐标;通过相机标定和eye-to-Hand手眼标定将图像中的像素坐标以及双目测距模型的深度坐标转换为机器人基坐标的位姿,建立机器人运动学模型完成机器人基坐标到机器人末端坐标的转换,通过ROS实现上位机与机器人通讯,并将定位结果发送给ROS;经过多次实验,表明方法的目标检测误差在3.5 mm以内,深度误差在1.2 mm之内,具有很好的实用推广价值。     

一种改进的机器人视觉定位方法

针对机器人工作环境及已有机器人操作点定位法的局限,提出了一种基于＂眼在手上＂的手-眼机器人视觉定位方法.该方法简化了标定过程,特别是在定位时摄像机对目标取像的姿态不受任何约束,极大地提高了自动化生产效率.     

基于相机标定技术的移动机器人辅助定位

通过相机标定技术在机器人定位上的应用,用以辅助室内机器人的定位。通过机器人内置的照相机,采集设定靶标的信息。文中利用坐标系的转换及对相机镜头的畸变处理,确定机器人当前所处位置与设定靶标间的相对位置,从而修正误差。