臂载线结构激光手眼矩阵的精确标定——多坐标系转换法

针对臂载线结构激光手眼结构的标定问题,提出一种多坐标系转换法.该方法借助激光跟踪仪和标定物,测量末端连杆和线激光坐标系相对于激光跟踪仪的齐次变换矩阵,从而快速计算线激光坐标系相对于机械臂末端连杆坐标系的手眼矩阵.该方法具有操作简便、误差小、精度高、对实验器材没有严格要求等优点.使用移动-转动-移动(PRP)三自由度机械臂进行手眼矩阵标定实验.实验结果表明:手眼矩阵旋转轴测量误差小于0.001,旋转角度误差小于0.07°,位移矩阵误差小于0.25 mm.该方法适用于任意二自由度及以上的机械臂与二维或三维传感器形成手眼结构的手眼矩阵标定.     

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.     

基于ICP算法的苹果采摘机器人手眼标定方法

苹果采摘机器人手眼协同作业过程中手眼关系的精度是影响机器人作业效率和作业精度的关键因素之一.针对传统手眼标定方法求解精度低、线性化求解时解耦精度丢失和非线性求解时累积误差较大等问题,提出一种基于ICP算法的手眼标定方法.以Tsai〖CD*2〗Lenz法的求解结果作为ICP匹配算法初值,通过确定ICP匹配算法中误差阈值和迭代次数最优组合得到精确的手眼转换关系.试验结果表明,本文方法避免了求解时精度丢失和误差积累等问题,与Tsai〖CD*2〗Lenz算法相比,旋转精度提高了13.6%,平移精度提高12.47%.     

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。     

基于主动视觉的结构光手眼系统自标定方法

为实现结构光手眼系统的标定,提出一种基于主动视觉的结构光手眼系统自标定技术。该标定技术无需使用特制靶标,只需场景中三个特征点,通过控制机器人进行四次线性无关的平移运动和两次带旋转运动,即可实现结构光手眼系统的标定。四次非线性相关的平移运动标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分,两次带旋转标定手眼矩阵的平移部分,两次带旋转运动中提取的两激光条,结合特征点所在平面信息,标定光平面方程。实验结果表明,三维数据测量精度可达到±1.32mm,平面特征点间的长度测量误差为±0.73 mm;该标定方法简单,特征选取容易,对结构光手眼系统的实际工业现场使用有重要意义。     

非线性最优机器人手眼标定

提出一种基于最大似然估计的非线性最优手眼标定算法,并采用该方法对机器人进行了手眼标定.由于机器人系统的运动学正解及相机的外参数推定都包含误差,因此不能满足手眼标定矩阵方程,从而导致现有机器人手眼标定算法对观测噪声较为敏感.新算法根据包含噪声的测量值来估计它们的真值,使得测量真值满足手眼标定方程,并且在欧拉刚性变换矩阵空间中可使真值和对应的测量值的距离最小.通过数值仿真和真实机器人手眼标定实验,将新算法与现有2种经典的手眼标定算法进行了比较,结果表明,新算法在估计误差、对位姿变换次数的敏感度和稳定性方面均优于经典算法.     

基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法

为满足机械臂手眼标定过程中不依赖人工提供固定机械臂路径的要求,提出一种基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法.通过分析特征点在机械臂极坐标系与深度相机坐标系下的坐标转换关系,建立了基于深度相机的手眼模型;采用基于变异粒子群的在线优化算法,实时估计手眼关系参数;建立机械臂运动能量函数,给出了机械臂位姿补偿方法,满足特征点视野约束的同时保证运动能量最小.实验结果表明:所提方法能较为精确地估计手眼关系参数,并且能实时补偿机械臂位姿,实现自动手眼标定功能.     

基于机器人运动模式的手眼标定初值估计法

针对目前机器人手眼标定的方法大多需要求解手眼标定的基本方程,提出了一种新的用于机器人手眼标定中初值估计的方法．该方法在非线性优化过程中需要对初值进行估计,不同的初值可得到不同的结果,传统技术主要通过经验选取初值．本文利用机器人自身的运动模式,直接确定初值,大大减小了经验选择给结果带来的偏差．与经验选择初值的方法进行对比,结果表明,本方法得到了明显的改善。     

简便高精度的机器人手眼视觉标定方法

对摄像机成像模型进行了分析,论述了机器人手眼系统标定原理。在此基础上,不改变机器人的外臂与基坐标系的旋转关系,设计了一种机器人手眼视觉的标定方法,与传统的方法比较,它不需要预先标定摄像机的内外参数。实验证明:该方法具有算法方便快捷、实验过程简单易行,且精度高等优点,可用于机器人进行运动目标定位与跟踪。     

飞机导管机器人焊接手眼关系标定

摘要： 针对目前国内航空飞机导管焊接主要采用手工钨极氩弧焊的现状,提出了导管数字化焊接思路,对该系统中涉及的机器人手眼关系标定进行了研究.通过在META焊缝跟踪传感器安装距离处建立摄像机坐标系,利用一台三坐标仪完成了机器人的手眼关系标定.结果表明：此标定方法精度为±0.4 mm,满足飞机导管数字化焊接的要求.     

基于空间球的三维激光扫描仪标定算法

针对三维激光扫描仪测量模型参数的估计问题,提出一种基于空间球的模型参数标定算法。该算法根据球状标定物上各激光扫描点与标定球球心的距离约束条件,建立三维激光扫描仪模型参数和标定球参数的非线性目标函数;综合采用入侵性杂草优化算法和Levenberg-Marquardt算法优化该目标函数,以实现激光扫描仪模型参数标定;通过增加标定球上的扫描点数,能够减弱激光扫描仪测量噪声对标定精度的影响,从而提高文中算法的模型参数标定精度。实验结果表明,该算法的标定精度高,模型参数估计的一致性好,且能有效抑制测量噪声对标定结果的影响。     

空间物体定位的机器人手-眼视觉标定方法

提出了一种用于空间物体定位的机器人手-眼视觉标定新方法。该方法用一恒定变换矩阵描述末端执行器坐标系与机器人坐标系的对应关系,并假定在标定过程中,物体至摄像机的距离保持不变,将三维定位的问题简化为二维问题处理,极大地减少了计算量。当未端执行器的位置变化时,不需要对系统进行重新标定。     

一种基于直线区域划分的线段裁剪算法

线段裁剪是计算机图形学最基本问题之一.一般传统线段裁剪算法都关注于裁剪窗口的区域划分.提出一种基于线段所在直线区域划分的线段裁剪算法:通过判断矩形裁剪窗口4个顶点相对于线段所在直线的位置关系,明确矩形窗口的哪条边可能与线段相交,避免大量不必要的求交运算和其他辅助操作.该线段裁剪方法思路简单,容易实现,并且运算量较稳定.     

一种基于平面直线的摄像机标定方法

为使标定算法更加灵活、实用，提出了一种基于平面直线的摄像机标定算法．该算法的平面模板要求含有4个以上直线段，只需要摄像机作运动未知的自由移动，在3个以上的方位摄取一个模板上的图像，即可线性求解摄像机的内外参数．实验结果表明，该算法的精度和鲁棒性都较高．     

基于激光跟踪仪的机器人运动学参数标定方法

工业机器人的连杆参数误差是影响其绝对定位精度的最主要因素，为改善机器人的绝对定位精度，借助了高精度且可以实现绝对坐标测量的先进测量仪器——激光跟踪仪，以及功能强大的CAM2 Measure 4．0配套软件，从机器人自身的运动约束出发，构建起实际的D—H模型坐标系，进而对运动学参数进行了修正，获得了关节变量与末端法兰盘中心位置在基坐标系下的准确映射关系．结果表明，标定后的平均误差及均方根误差均改善了40％以上，且该方法易于实现，通用性强，能明显改善精度．     

基于激光传感器的智能车设计

本文设计了以飞思卡尔单片机MC9S12X128为核心的智能车系统,包括传感器信息采集与处理、电机驱动、控制算法及控制策略等方面。采用激光传感器采集道路信息并反馈给单片机控制系统,通过软件进行相关分析处理,通过速度反馈和PID算法控制舵机转向和智能车速度。通过实际运行验证,本方法使智能车运行稳定、可靠,其平均速度达到2.6m/s,得到比较理想的效果。     

基于多层前馈型神经元网络模型的摄像机定标算法

针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性,提出了基于多层前馈型神经元（MLFN）网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型,MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入／输出映射,对于无需计算摄像机构,外参数的应用场合,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法,同时为了补偿摄影机非线性畸变,把图像按畸变程度分割成两个区域,分别建立各自基于MLFN网络的摄像机定标模型,实验表明,该方法有效补了畸变,并提高了模型精度,给出了基于MLFN网络模型摄像机定标算法实验,验证了该模型的有效性。     

采用激光传感器的同轴度检测技术研究

针对车桥减速器桥壳轴承孔的同轴度检测问题,设计了一种基于二维激光位移传感器的同轴度检测装置。该装置通过二维激光位移传感器在孔内旋转一周进行测量数据采集,并利用编码器实现了采集过程的闭环控制,采用该装置可提高数据采集效率。为了进行同轴度计算,提出一种针对三维点云数据的最小二乘迭代法。首先,将采集到的角度、径向距离转换成三维坐标的点云数据形式。接着,以残差最小为优化目标,利用高斯-牛顿迭代方法确定出最优轴线。该方法利用了整个圆柱孔测量数据,并通过基于残差最小的优化方法计算得到两端孔的轴线和它们的公共轴线,然后,以公共轴线为基准计算出同轴度误差。与传统的通过计算多个横截面中心来确定轴线的方法相比,该方法提高了计算精度。同时,针对影响同轴度测量精度的一些因素,如测量装置的安装精度、转轴的径向跳动等进行了分析,并给出误差补偿方案。最后,将该装置的测量结果与三坐标测量结果进行对比,验证了该方法的正确性。     

一种基于双平面镜的相机标定算法

为了从物体的二维图像得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立已知物点、像点对应的关系模型.提出一种基于双平面镜的相机标定算法,用两个普通平面镜取得物体5个不同角度的二维图像,通过基于颜色信息和基于区域背景差的方法获取目标轮廓,用多边形动态规划算法获取轮廓的特征点以确定各个物体轮廓的对应点,最后根据特征点得到相机内部参数.多边形动态规划算法将时间复杂度从O(n3)降低到O(n2),算法的效率得到提高.