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针对铸件打磨过程中的毛坯件定位困难、打磨轨迹示教工作繁琐等问题,结合工业机器人与机器视觉技术,设计并实现了从上件到打磨的机器人打磨工作站.首先,在有环境光干扰的情况下,使用模板匹配实现对毛坯工件的机器人定位引导与抓取上料工作.然后,使用边缘提取与轮廓拟合技术,在屏蔽微小毛刺干扰的情况下,完成了工件轮廓的位置测量与工件表面主要毛刺位置的判断.在此基础上,提出网格法实现了对工件表面主要毛刺的检测,并结合机器人的坐标转化方法,完成了机器人离线打磨轨迹的规划.系统完成了打磨过程中上料、打磨、下料全过程的自动化作业.实验数据表明,机器人打磨工作站具备上件抓取精度高,打磨工件质量一致性好等优点,并可替代3~4名人工实现打磨作业. 相似文献
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针对机器人定位误差问题,分析了机器人零位辨识法和几何法的算法原理,在已有零位标定方法的基础上提出了一种新的零位标定方法。基于双轴倾角传感器进行了倾角测量,通过仪器的两次安装和对机器人的简便操作后,完成了整个零位标定过程;给出了新标定方法所涉及的参考零位和2轴零位获取方法及3~6轴零位辨识方法两大关键问题的理论依据,对辨识过程进行了仿真,并对新的标定方法进行了实验验证。实验结果表明:所提出的零位标定方法可大幅降低机器人的定位误差,基于本方法进行零位标定具有设备部署方便、成本低和流程简便等优点,值得在工程应用上进行推广。 相似文献
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巡检机器人在大数据扰动下存在控制精度不高的问题,为了提高数据中心智能巡检机器人管理和自主控制能力,提出基于多传感参数辨识和模糊控制的数据中心智能巡检机器人管理平台自主控制方法。在不同载荷质量参数下采集并组合机器人的耦合系数刚度、主臂运动意图等信息,得到结构参数融合函数,建立智能巡检机器人管理平台的参数优化解析模型,结合模糊PID控制方法进行智能巡检机器人的参数调节,构建误差反馈控制进行智能巡检机器人的参数修正,在数据中心根据信息融合结果获得载荷的质量参数,实现对巡检机器人管理平台自主控制。仿真结果表明,采用该方法进行巡检机器人管理平台控制的智能性较好,参数辨识能力较强,提高了机器人控制的稳定性和精度。 相似文献
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针对移动机械臂自主抓取作业过程中目标识别慢、作业精度低的问题,对基于单目视觉的目标识别与定位算法以及机器人作业精度提高方法展开了研究。以全向移动平台、工业机器人和单目相机等硬件为基础构建了一套移动机械臂抓取作业系统;对单目视觉模板匹配法进行了归纳,采用基于随机树分类的特征点匹配算法对目标进行快速准确地识别与定位;完成了相机内参数标定和机器人手眼位姿标定,分析了手眼位姿与抓取位姿的关系,提出了一种修正手眼位姿的抓取误差补偿方法,减小手眼标定误差对抓取误差的影响,最后进行了移动机械臂的抓取/放置实验。研究结果表明:采用上述方法能够快速准确识别目标,有效减小作业误差,并达到较高的作业精度。 相似文献