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.     

一种基于级联滤波的手眼在线标定方法

在机器人末端关节处安装线结构光传感器可实现物体表面的非接触测量,针对该结构光测量机器人系统中的手眼标定问题,提出了一种基于级联滤波的在线标定方法.与以往先采集数据然后标定的离线方式不同,该方法在采集数据的同时可对手眼关系进行递归估计.首先对齐次标定方程AX=XB解耦展开,将展开后的子方程改写成状态空间模型,完成手眼关系级联滤波模型的建立.然后根据级联模型中子模型属性的不同,选择最适合的滤波方法,应用粒子滤波迭代估计手眼关系的旋转部分,用卡尔曼滤波实现平移向量的递推估计.实验表明了该方法的有效性,满足实际工程应用要求.     

基于主动视觉的机器人末端姿态测量

采用平面校准形及移动摄像机到不同形位摄取图像的方法来进行摄像机校准，由灭点正交性和单对应矩阵的固有特征估计摄像机内、外参数初值，通过非线性优化来最小化投影误差；利用遗传算法求解机器人手眼矩阵，避免了初值估计，可容易地得到机器人执行器末端相对于绝对坐标系的姿态．实验和计算验证表明，这种测量方法是有效的，可以用于机器人校准、机器人辅助测量以及机器人辅助手术等领域．     

结合精度补偿的机器人优化手眼标定方法

为了解决制造现场机器人高精度视觉测量定位的问题提出了一种结合模型精度补偿的机器人方位与手眼关系同步标定方法。该方法首先将视觉系统与机器人之间的位姿关系即手眼关系以及标定板与机器人坐标系的空间转换关系作为待优化求解对象,用齐次坐标矩阵分别表示机器人运动学正解以及视觉系统与标定板之间的位姿关系,进而构建闭环的机器人手眼关系优化方程;然后,使用三维旋转群表示旋转矩阵,建立了标定模型方程,用非线性全局优化的方式同步得到标定方程中矩阵的旋转和平移初始解,采用最小化相机的重投影误差提高了标定精度;最后,使用机器人运动学标定设备提升了本体的模型精度,再进行视觉标定得到了更准确的标定结果。实验结果表明:该标定方法只需提前示教若干点即可自动完成,操作简易高效;在补偿了机器人本体的臂长和关节零位误差后,算法精度从0.15mm提升至0.10mm。与经典的手眼标定方法相比,所提方法在不同测试数据集下的标定精度和稳定性均最优。     

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。     

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.     

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。     

基于运动选择的提高在线手眼标定精度自适应方法

针对在线手眼标定算法的鲁棒性,提出了一种根据运动序列的特点自动设定运动选择阈值的在线手眼标定算法.该算法使用三次多项式回归曲线表示手眼标定的RMS误差值和用于运动选择的阈值之间的关系,根据此关系曲线预测新的阈值,进行运动选择.通过该方法,可以避免随机运动序列中存在的小角度运动以及纯平移一类的退化情况对标定精度的影响,得到符合手眼标定精度的要求.实验表明,该方法提高了算法的精度,适用于在线手眼标定的多种情况.     

基于Halcon的机器人手眼标定方法研究

手眼标定是机器人视觉系统建立过程中的重要环节,本文基于Halcon软件,结合特制的标定板并充分考量相机畸变的影响,提出一种快速、精确、高效的手眼标定方法,该方法在标定过程中建立相机图像坐标系与机器人坐标系转换关系的同时获得相机内外参数.在UR5机器人平台上进行试验验证,试验结果表明该方法可提高标定效率与标定精度,且算法具有良好的跨平台移植性.     

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.     

航天机器人手眼视觉模拟系统初步设计

介绍了国外航天机器人手眼视觉系统的构成及原理,给出了在地面模拟实验系统中基于PC机和图像采集卡的机器人手眼视觉系统的初步设计方案,包括硬件设计和软件设计等;对手眼视觉系统中的一些关键技术进行了初步的研究,包括摄像机标定及3D目标物体的位置和姿态测量。实验表明,上述算法满足机器人手眼视觉测量要求,为以后的实际应用打下了基础。     

两步法标定机器人手眼关系研究

基于齐次坐标变换矩阵的几何意义,采用两步法对机器人手眼方程进行求解,并结合手眼方程的解存在唯一性的条件,设计编写求解程序,验证机器人手眼空间位置关系,结果表明,该方法完全能够满足系统精度要求。     

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。     

利用遗传算法精确标定摄像机参数

讨论了利用遗传算法作为优化算法的双阶段摄像机标定方案。首先,忽略摄像机畸变的影响,根据先验假设恰当组合摄像机的其他内外参数。构成线性方程,利用最小二乘法直接估计摄像机主要参数的初始值;其次,考虑摄像机畸变的影响,在初始值的基础上利用遗传算法优化摄像机的全部参数。该标定方案直接优化摄像机相对于世界坐标系的旋转角度,因此能够在获得精确解的同时,保证旋转矩阵的正交约束条件。此外,由于遗传算法的染色体具有     

电测井积分方程的计算方法

利用柱侧面对空间某点所张立体角的积分可转化为柱底面对空间某点所张立体角积分的结果 ,将电测井积分方程离散化。对包含奇异点在内的几个特殊点给出了柱底面对这些点所张立体角的值 ,并给出了电测井积分方程系数矩阵的计算方法。利用所得结果计算了双侧向测井仪的电极系系数 ,其结果与仪器标定值吻合得很好 ,相对误差在 2 %以内。说明这种计算方法及这些特殊点所给的立体角的值是正确的