相机几何标定方法综述

通过对摄影测量和计算机视觉的理论分析,阐述了比较典型的标定方法及其优缺点,并据此进行了方法分类,提出在摄影测量学相机标定算法基础上,结合计算机视觉中图像处理的优势,并融合不同方法的特点进行有效的相机标定。     

基于工业机器人工具参数标定的研究与实现

本文介绍了工业机器人工具坐标系标定的六点法,该方法实现了工业机器人工具坐标系的精确标定。工业机器人工具坐标系的标定,就是确定工具坐标系相对于工业机器人末端坐标系的齐次转换矩阵,由此计算出工具的位姿参数。根据此算法进行标定结果和实际工具参数对比,精度达到了±0.3mm以上。实际的应用试验表明该方法是一种操作简便、精度较高的系统工具参数标定方法,能完全满足工业上实际应用的要求。     

基于模型的工业机器人误差参数标定技术研究进展

 为提高机器人末端控制精度,围绕基于模型的工业机器人误差参数标定技术,总结了其应用在高精度机械加工制造领域时存在的误差参数不完整、标定成本高和标定精度不满足工业需求等关键问题;综述了误差参数标定模型建模方法、机器人末端位姿测量技术、误差参数辨识技术和误差补偿技术4个方面的进展,分析了处理复杂标定任务时基于模型的误差参数模型标定技术的主要难点进行总结,针对传统建模方法不再满足标定需求、现有自标定技术测量精度不够、传统线性辨识算法在辨识矩阵奇异或存在冗余参数时无法得到准确的辨识结果、如何高效获得和处理测量得到的误差数据等难题,提出了可行性解决方案及发展方向。     

六自由度工业机器人运动学标定方法

以SR165型六自由度工业机器人为研究对象,建立了D-H模型和MD-H模型相结合的机器人运动学模型,在运动学方程的基础上运用全微分推导机器人误差方程.运用最小二乘法和Levenberg-Marquardt法分别进行运动学标定仿真,得到Levenberg-Marquardt法的辨识效果更好.利用激光跟踪仪设计了运动学标定实验,标定后机器人末端最大误差和平均误差分别减小86.79%和92.67%.     

智能装配机器人几何参数辨识方法

根据机器人误差模型和实测误差数据，采用最小二乘和迭代辨识的方法，求解未知参数，并以实例验证了该方法的有效性。     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

示教机械臂运动学参数标定综述

主要从示教机械臂的运动学模型、位姿测量、参数辨识及误差补偿4个方面对机械臂运动学参数标定方法进行了分析总结。详细介绍了示教机械臂运动学参数标定流程中4个方面的特点、存在的问题以及研究现状,同时对示教机械臂运动学参数标定的具体应用以及发展趋势进行了简要论述。     

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GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识

几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明：机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。     

工业机器人的研发及应用综述

数字化与智能制造是制造业发展的必然趋势,工业机器人作为智能工厂的关键一环将迎来新一轮的发展机遇.总结了美国、日本、欧洲和中国在工业机器人领域的发展历程,阐述了高精度RV减速机、高精度伺服系统与机器人控制系统等核心零部件的研究现状.随着工业机器人使用密度的不断提高,"人机共融"的要求越来越高,智能化、柔性化、安全性以及人机交互将是下一代工业机器人的发展趋势.     

六自由度串联工业机器人运动学标定与实验研究

为了提高机器人的绝对定位精度,以RB08型六自由度串联工业机器人为研究对象,在修正Denavit-Hartenberg(D-H)运动学理论的基础上加入减速比和耦合系数建立新的运动学模型,通过机器人末端法兰盘中心的空间位置误差推导出机器人参数误差模型;运用Levenberg-Marquardt算法辨识出误差模型中的误差参数并补偿至机器人控制系统,利用激光跟踪仪设计标定实验,验证标定算法的可行性和准确性。结果表明,标定后机器人末端工具中心点的平均位置准确度提高了80.2%,平均距离准确度提高了74.55%。     

关于机器人足球视觉系统中场地标定方法综述

在机器人足球中,场地标定是视觉系统处理的第一步,是整个视觉系统的一个基本的,重要的问题.给出了场地标定的定义,根据摄像机几何特点和制造过程中的工艺误差,提出了将场地标定方法分为线性和非线性两种;介绍了根据这两种方法而建立的各种模型,这些模型已经应用在机器人足球视觉系统的场地标定中;研究结果表明,这些模型是有效的并各有优缺点,最后在两种标定方法的基础上提出了新的想法和思路.     

弧焊机器人系统标定

介绍了在研发昆山一号机器人的过程中所设计的标定工具坐标系的七点法和标定工件坐标系的三点法,实现了机器人工具坐标系及工件坐标系的标定.机器人工具坐标系的标定就是确定工具坐标系相对于末端坐标系的齐次转换矩阵.机器人工件坐标系的标定就是确定工件坐标系相对于基坐标系的齐次转换矩阵.通过系统标定,机器人的定位精度达到了±0.5 mm.实际的焊接试验表明该方法是一种可靠简便,精度高的系统标定方法,完全满足实际加工要求.     

相机几何标定方法研究

相机标定是视觉测量中重建三维空间信息必不可少的关键一步。本文介绍了相机成像几何关系及数学模型,详细阐述了国内外主要的相机几何标定方法原理及其优缺点,为应用不同方法特点进行有效的相机标定提供了指导。     

基于CPA和MDH的机器人运动学参数辨识与标定

为了提高机器人的控制精度,在分析国内外现有机器人建模方法和参数标定的基础上,兼顾建模方法的通用性和误差辨识的可操作性,提出一种采用基于圆周点分析(CPA)和修正Denavit-Hartenberg(MDH)联合建模的机器人运动学参数辨识与标定的方法。基于本研究所设计的Articulate机器人的实验结果表明,该方法能够将机器人精度由初始的3.156 mm提高到1.525 mm,且与单纯使用CPA方法或单纯使用MDH方法相比,本方法具有更高的精度,并能解决MDH方法对初值敏感性问题;本文中提出的机器人参数辨识和误差标定方法是在机器人通用模型基础上实现的,具有良好的可用性和提高精度效果。     

工业机器人运动学参数误差两步识别法

提出了将转动误差和定位误差分离的参数误差两步线性识别方法,利用刚体相对转动误差识别出仅与转动相关的运动学参数误差;由已校准的参数并利用刚体距离误差识别出其余的运动学参数误差,两步识别法不仅避免了测量坐标系与机器人坐标系的转换以及参数估计误差的传递,而且有效解决了距离方法中存在的奇异和非线性问题,可以快速求出参数误差的线性解,该识别法不仅可以用于串联、并联机器人的校准,而且适用于数控机床、坐标测量机等的误差识别与补偿。     

工业机器人功率等效模型与参数辨识

针对工业机器人能耗复杂,动态性强,实时功率难以预测的问题,在对机器人系统中永磁同步电机、伺服驱动器等功能部件能耗分析的基础上,提出了工业机器人功率等效模型.该模型通过高阶多项式建立起机器人损耗功率与电机扭矩、电机角速度的映射关系,其系数通过最小二乘法求解,可以在机器人电机参数未知的条件下进行功率预测.结果表明,基于功率模型的理论计算值和实验测量值的均方根相对误差为8.11％,证明了功率模型和辨识参数的正确性.     

基于WLS-ABC算法的工业机器人参数辨识

针对工业机器人在不带负载时的动力学参数辨识问题,提出了一种基于加权最小二乘法与人工蜂群算法(WLS-ABC)的辨识算法.首先计及关节摩擦特性,推导出机器人动力学模型的线性形式;接着设计五阶傅里叶级数作为激励轨迹,采集辨识实验数据;然后根据文中辨识算法,采用加权最小二乘法得到待辨识参数初始解,并以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制找到全局最优参数;最后对得到的模型进行验证与分析.实验结果表明,通过文中辨识算法得到的预测力矩与测量力矩有较高的匹配度,所建立的模型能够反映机器人的动力学特性.     

基于间接测量法的制孔机器人的工具参数标定

为了提高工业机器人的工具参数标定精度,该文在机器人运动学模型的基础上,提出了一种基于间接测量的工具参数标定方法。该方法利用空间中两点位姿相对固定的特性,应用机器人运动学模型建立了一个易于直接测量及标定的工具参数和位于制孔刀具轴线上的虚拟刀尖点参数之间的对应关系。通过在标定平板上制孔将虚拟刀尖点相对于世界坐标系的位姿固定下来,以已标定的工具参数为参照推导出制孔机器人的虚拟刀尖点的参数。应用标定结果进行了实际制孔试验,相比传统的工具参数标定方法有效地提高了制孔的精度。     

工业机器人动力学模型参数辨识的新方法

通过让机器人各关节静止,逐个让单个关节恒速运行和逐个让单个关节恒加速运行而让其它关节固定不动的3组实验全部辨识出工业机器人的动力学参数。这种辨识方法既考虑了关节力矩传递机构的影响又考虑了驱动电机特性参数的影响,因此是一种实用的辨识方法。