基于激光跟踪仪的关节式坐标测量机参数标定

给出了一种6自由度(degree of freedom,DOF)关节式坐标测量机的总体结构设计,运用Denavit-Hartenberg(D-H)方法建立了该测量机的测量方程,并研究了测量机的误差模型,基于激光跟踪仪建立了基于空间坐标变换原理的测量机参数标定模型.对关节式坐标测量机标定前后的测量精度进行了实验验证,实验结果证明高精度激光跟踪仪可实现对关节式坐标测量机的快速标定.     

非正交坐标测量机下REVO测头参数及误差标定

针对基于正交式坐标测量机设计和应用的REVO五轴测量系统,在非正交式坐标测量机下应用不能实现自标定的问题,基于对称和反转原理,提出了测头参数和误差项的一系列单项标定方法,通过测量机单轴小范围辅助运动测量量块,实现了非正交坐标测量机下REVO测头的参数和误差标定,避免了大范围运动测量机主轴所产生的运动误差给标定结果带来的影响.通过实验验证了所提出标定方法的精确性和有效性,经过标定和误差补偿后,平均测量误差从18.1μm降低到了0.8μm.实验结果表明:所提出的方法操作简便,精确度高,具有很好的溯源性.     

REVO五轴测量系统重构与建模方法研究

REVO五轴测量系统是基于正交式坐标测量机设计和应用的高效率、高精度测量系统.针对在非正交式坐标测量机环境下应用REVO五轴测量系统,提出了REVO五轴测量系统的重构与数学模型.建立了REVO五轴测量系统原始返回数据的构成模型,从返回的合成数据中分离出光栅数据;基于准刚体理论,建立了REVO测头误差补偿模型.通过实验验证了误差补偿模型的正确性和有效性,经过误差补偿,测量误差平均值从-0.190,3,mm降低到0.001,1,mm.本文的研究内容对于在非正交式坐标测量机下应用REVO五轴测量系统具有重要意义.     

关节式坐标测量机参数识别算法研究

为了对比关节式坐标测量机结构参数常见的三种标定算法:非线性最小二乘法、遗传算法和模拟退火算法,建立了统一的损失函数,将实验数据分为标定数据和测试数据,分别用LM法、遗传算法、模拟退火算法标定关节式坐标测量机,从算法的速度、实测效果和稳定性三方面进行了对比分析.结果表明:LM法耗时最短,所得结果也最为稳定,是适合进行关节式坐标测量机标定的优良算法.     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

基于反转法的平行双关节坐标测量机的标定

针对关节臂坐标测量机的标定问题,提出了一种基于反转法的平行双关节坐标测量机分离标定方法.阐述了反转法的标定思想,并详细描述了利用反转法进行平行度误差标定、臂长误差标定以及零位误差标定的方法.结果表明:该方法操作简单,其精度可以通过在测量范围内测量量块衡量;使用基于反转法的分离标定法的测量机的测量精度比使用基于高斯-牛顿法的综合标定法的测量机的测量精度高3倍.     

Revo测头的自适应测量算法及位置反解

为解决关节臂式三坐标测量机测量精度低的致命弊端,在三坐标测量系统中采用Revo测头.经分析系统的结构特点,确定了转动关节与测杆姿态的几何关系并构造测量时的接近矢量,实现测杆姿态的控制.在此基础上,提出一种基于初始姿态的自适应测量算法,根据数据点的坐标,求得测杆姿态最小变化量,结合位置方程求得该姿态下的位置反解.实验表明：该算法可实现测头姿态的精确控制和位置反解的计算,为具有Revo测头高自由度关节臂式三坐标测量系统的发展和运动学问题的深入研究奠定了理论基础.     

虚拟关节臂式坐标测量机模型的构建与验证

关节臂式坐标测量机的测量误差受到众多因素的影响,且由物理构件带来的误差无法被消除。为此,笔者旨在构建一种虚拟关节臂式坐标测量机。首先,采用 D-H 矩阵建立其运动学模型,其次,利用 PC-DMIS 测量软件分析测量机数据并对模型的精确性进行检验,最后使用蒙特卡罗法和测量机模型完成仿真测量。通过与实际参数构建的模型、制造商参数构建的模型相对比,可知所构建测量机模型的测量精度能够满足要求。仿真结果表明提出的模型构建与验证方法对坐标测量的应用具有较高的工程价值。     

关节式柔性三坐标测量机测量模型

与传统的三坐标测量相比关节式柔性三坐标测量机具有高度灵活性,这使之成为近年来坐标测量领域的研究热点.由于结构的相似性,关节式坐标测量机测量模型可采用Denavit-Hartenberg方法.通过齐次坐标变换,得出坐标转换矩阵,并将其应用于关节式柔性三坐标测量机建模.     

仿人关节式坐标测量机的数学建模及标定方法

在Denavit-Hartenberg方法基础上,建立了关节式坐标测量机的数学模型,通过数学仿真实验结合图解法验证了数学模型的合理性.设计一种全新的标定块,采用最小二乘法和迭代法相结合的方法实现了参数的快速标定.结果表明:仿人关节式坐标测量机杆件的各项实际参数误差在所允许的范围内,具有较好的实用性和鲁棒性.     

基于视觉定位的七轴机械臂目标抓取研究

针对机器人结合机器视觉在面对特定物体进行抓取任务时,系统设计工作量大、可移植性差的问题,提出基于机器人操作系统(ROS),结合手眼的七轴机械臂目标抓取方法,在ROS框架下利用协作机器人FRANKA PANDA结合RGBD摄像头进行目标抓取。创建了RGBD摄像头的xacro机器人模型,利用RViz进行三维模型的可视化操作;应用MoveIt!软件对RViz和Dazebo进行联合仿真;将ROS获取的图像信息发送给OpenCV库进行图像处理及物体定位,然后将物体坐标信息发还给ROS进行机械臂抓取任务。结果表明,该方法简单有效,以ROS为基础设计的抓取方法可移植性强,解决了面对复杂多样的物体,机器人系统需进行大规模控制改动的问题。     

基于双三次插值的鱼眼图像校正

通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:（1）利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;（2）通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像.     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.      

径向畸变摄像机的标定

本文研究摄像机径向畸变的外部参数的标定问题。首先讨论摄像机畸变的类型,然后建立摄像机畸变的数学模型,给出畸变函数是一阶形式的模型,并且给出了适用于数学软件求解外部参数的模型。最后,通过平面薄板上五个圆在摄像机上的成像,提取图像上的数据,利用Lingo软件求出摄像机的外部参数。这种方法对实验条件要求低,求解速度快。不仅可以求解摄相机畸变的标定问题,而且可以求解变焦距的标定问题。     

模糊数学在新安江模型参数自动优选中的应用

本文对新安江模型参数及模拟误差作了一系列变换,在现有目标函数分析的基础上,用模糊数学的概念设定了模糊目标函数.同时,本文还用Powell无约束方法对模型中敏感的参数作了自动优选,结果唯一性很好,初值影响很小.     

平面二自由度并联机器人运动学参数的快速估计方法

以闭链约束方程为基础,建立了平面二自由度并联机器人的运动学误差模型,并进一步提出了基于两步迭代的运动学参数校准方法.通过先估计被动关节角度误差和运动学参数误差,实现了对并联机器人运动学参数的估计.该方法通过对并联机器人12个运动学参数的校准仿真实验,对所提参数估计方法进行了验证,得到了准确的参数估计结果.     

基于摄像机模型的运动车辆车道偏离检测

针对车道偏离检测中较难解决的车载摄像机标定问题,从分析摄像机成像模型入手,根据图像中3条或3条以上车道线的消失点位置以及车道线斜率关系,在道路现场调整摄像机安装位置,以实现对摄像机外部参数的直接设定,从而避开了繁琐的摄像机参数标定过程.同时,推导出图像内车道线斜率比与车道偏离程度的简单函数关系,该函数与摄像机内外参数无关.因此,行车过程中只需测量图像中车道线的斜率,即可计算出车辆当前的车道偏离量.现场试验结果表明,在车辆直行时采用该方法测得的车道偏离率与手工实测结果相比,其相对误差小于5%,具备了较高的检测精度.     

Q6儿童假人颈部有限元模型的建立与验证

运用逆向工程方法获得Q6儿童假人颈部几何模型并对其进行合理的网格划分,得到具有良好细节和较高精度的颈部有限元模型.通过参数敏感性分析,确定该颈部模型需要优化的材料参数,以真实假人颈部标定试验结果为基准,采用曲线匹配算法对相关材料参数进行正向和侧向标定试验,在2种工况下,对Q6儿童假人头部角度和力矩进行多目标优化,通过空间缩减序列的响应面优化方法经多次迭代得到优化结果.仿真结果表明,该有限元模型较好地满足了Q6儿童假人颈部的标定要求.