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工具标定就是确定工具坐标系相对于机器人末端坐标系的变换矩阵,但传统的解决方案是通过人工示教点约束的方法,为此提出一种基于视觉相机空间的自动工具标定方法。在末端工具上增加特征点如圆环标志,利用相机建立机器人三维空间与相机二维空间之间的关系,通过自动的三维空间视觉定位,实现对圆环标志的中心点的点约束,视觉定位不需要相机的标定等繁琐过程。基于机器人的正运动学和相机空间点约束完成工具中心点(TCP)求解。重复实验的标定误差小于0.05 mm,实验的绝对定位误差小于0.1 mm,验证了基于相机空间定位的工具标定具有较高的可重复性以及可靠性。 相似文献
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智能协作机器人依赖视觉系统感知未知环境中的动态工作空间定位目标,实现机械臂对目标对象的自主抓取回收作业。RGB-D相机可采集场景中的彩色图和深度图,获取视野内任意目标三维点云,辅助智能协作机器人感知周围环境。为获取抓取机器人与RGB-D相机坐标系之间的转换关系,提出基于yolov3目标检测神经网络的机器人手眼标定方法。将3D打印球作为标靶球夹持在机械手末端,使用改进的yolov3目标检测神经网络实时定位标定球的球心,计算机械手末端中心在相机坐标系下的3D位置,同时运用奇异值分解方法求解机器人与相机坐标系转换矩阵的最小二乘解。在6自由度UR5机械臂和Intel RealSense D415深度相机上的实验结果表明,该标定方法无需辅助设备,转换后的空间点位置误差在2 mm以内,能较好满足一般视觉伺服智能机器人的抓取作业要求。 相似文献
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针对人机协作中人与机器人共享工作空间时的安全问题,设计了一套人机协作视觉手部保护系统,并搭建相应的验证系统。该系统采用深度学习目标检测算法结合双目视觉技术实现对操作人员手部的识别与定位,同时利用手眼标定将视觉定位后的手部坐标转换到机器人基座坐标系下,通过计算操作人员手部与机器人末端执行器之间的距离,机器人自主执行减速、急停等安全策略。经实验验证:当操作人员在机器人工作空间作业时,通过检测手-末端相对位置关系,可以有效避免人机协作过程中机器人末端执行器与手部发生碰撞,达到了保护操作人员安全的目的。 相似文献
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通用型“手—眼”式多关节机器人视觉系统物像关系的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文着重研究了“手-眼”式通用型多关节机器人视觉系统中基体坐标系.物体坐标系和图象坐标系之间的关系.利用空间坐标系的投影变换和映射等方法,推导了“手-眼”式机器人系统中摄象机图象点和空间点对应的数学关系式.同时对固定式也进行了探讨.本文以多关节机器人视觉系统的实际情况为基础,在实际的机器人坐标系上导出了一个简便实用的算法,可以通过对摄象机摄取的图象中的点的坐标运算,求出其对应的空间点在机器人基体坐标中的坐标,因而能迅速准确地引导机器人根据视觉图象正确地运行到所求的空间点的位置. 相似文献
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针对自由度冗余蛇形臂机器人的手眼标定问题,提出一种不依赖蛇形臂机构运动参数求解视觉系统与末端法兰盘手眼关系的方法;借助外部辅助双目相机系统,通过构造外部相机、末端法兰盘、视觉导航相机三者坐标系的闭环转换得到待求手眼关系;首先根据立体视觉原理得到标志点在对应相机坐标系下的3D坐标;然后利用四元数法分别求得外部相机坐标系与法兰盘坐标系、外部相机坐标系与视觉导航相机坐标系间的转换关系;最后构建坐标系转换关系闭环求得手眼关系;实验结果表明,该标定法避免了蛇形臂自由度冗余导致运动控制精度差带来的干扰,标定精度满足设计要求。 相似文献
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近年来,视觉导航开始成为人们的研究热点;在轨道检测中,现有运动状态下的测量方法所采用的坐标系都是建立在测量系统自身上的一种连续动态变化的坐标系,不能与静态基准点建立明确的解析联系;针对这一问题,结合同步定位与地图创建的思想,提出了一种新的检测算法;基于SLAM原理,通过双目视觉系统的坐标转换方法,建立动态坐标系与静态基准点之间的关系,求得旋转平移矩阵,将后面N个位置的坐标均转换到初始坐标系下,实现连续运动测量;通过实验,设计运动路线,验证坐标转换算法,并得到了建立在世界坐标系下的空间线形曲线;实验结果表明:转换后的坐标,x、y、z三个方向的最大误差不超过0.734 mm。 相似文献
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一种主动视觉插轴入孔方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一个利用主动视觉实现空间任意斜面插轴入孔的方法,其相关算法包括主动视觉空间圆定位算法、主动视觉空间直线定位算法以及通过一个特征点估计相机姿态参数算法。通过建立以注视点为中心的相对坐标系,对零件之间的相对关系进行量测,其量测精度对于系统中诸如相机的绝对定位误差、机器人的绝对定位误差不敏感。用实际机器人系统进行实验的结果证明了该方法的有效性。该方法的思想可以扩展到其他形式的装配作业。 相似文献
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设计和开发了一个排爆机器人的双目立体视觉系统。该系统使用Matlab7.0和机器视觉软件EVision6.2的EasyMultiCam进行图像捕获并和EasyMath模式匹配库进行图像特征匹配,能实时捕获排爆机器人周围的图像信息、进行摄像机标定、图像预处理、立体图像匹配、求取可疑目标物的特征点的立体坐标,并把图中实时显示在控制台上,控制排爆机器人准确地抓取可疑目标物。该机器人视觉系统成功的抓取实验,表明了它在精度上能够满足排爆机器人的项目要求。 相似文献
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在传统基于固定视觉的排爆机器人抓取系统中,相机视觉易被遮挡且不能保证拍摄清晰度。基于随动视觉技术,提出一种将深度相机置于机械手末端并随机械手运动的排爆机器人自主抓取系统。利用深度相机计算目标物体的三维坐标,采用坐标转换方法将目标物体的位置坐标信息实时转换至机器人全局坐标系,并研究相机坐标系、机器人全局坐标系与末端执行器手爪工具坐标系三者的动态映射关系,实现排爆机器人的自主抓取。实验结果表明,与传统固定视觉方法相比,随动视觉方法可在误差2cm内,使得机器人机械手爪准确到达目标物体所在位置,且当机器人距离目标物体100cm~150cm时,抓取效果最佳。 相似文献
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Multi-camera vision is widely used for guiding the machining robot to remove flash and burrs on complex automotive castings and forgings with arbitrary initial posture. Aiming at the problems of insufficient field of vision and regional occlusion in actual machining, a gradient-weighted multi-view calibration method (GWM-View) is proposed for the machining robot positioning based on the convergent binocular vision. Specifically, the mapping between each auxiliary camera and the main camera in the multi-view system is calculated by the inverse equation and intrinsic parameter matrix. Then, the gradient-weighted suppression algorithm is introduced to filter out the errors caused by camera angle variation. Next, the spatial coordinates of the feature points after suppression are used to correct the transformation matrix. Finally, the hand-eye calibration algorithm is implemented to transform the corrected data into the robot base coordinate system for the accurate positioning of the robot under multiple views. The experiment on the automotive engine flywheel shell indicates that the average positioning error is controlled within 1 mm under different postures. The stability and robustness of the proposed method are further improved while the positioning accuracy of the machining robot meets the requirements. 相似文献
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Machine vision is used in industrial robot applications for industrial inspection, flaw detection, precision measurement
and control, automatic production lines, medicine and various hazardous applications. Based on the open source robot operating sys-
tem ROS, this paper uses Kinect binocular vision sensor to obtain 3D stereo vision data, and combines with OpenCV, OpenNI and
other open source machine vision libraries to design a low-cost machine vision system using the auxiliary machine vision tools pro-
vided by ROS. The experimental test is carried on the prototype. 相似文献
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机器人自定位是实现机器人自动导航及其他智能行为的前提, 一种基于光束平差法的移动机器人双目视觉里程计可以有效地实现机器人自定位. 为此, 首先采用点模式匹配方法建立相邻图像之间的特征匹配关系, 根据立体视觉算法得到匹配点对的三维对应关系; 然后, 计算摄像机的相对运动参数, 并采用光束平差分段优化算法对其进行优化. 所提出的双目视觉里程计能够避免车轮半径变化、空转、打滑等对里程计测量精度的影响, 相对定位精度较高.
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