一种结合 TCP 标定的深度相机手眼标定方法

手眼标定是机器人实现视觉引导下精准作业中的关键技术。传统手眼标定和机器人工具中心点(TCP)标定分开进行,存在较大累积误差,同时针对深度相机的手眼标定存在精度不足的缺点。本文提出了一种结合TCP标定过程同步标定深度相机手眼关系的新方法。方法基于深度相机观测和TCP标定相同的标定平面,相机坐标系下标定平面方程和机械臂坐标系下标定平面方程为对应关系,通过平面方程之间的变换来计算手眼关系。本文方法减少了TCP和手眼关系独立标定累积误差影响,节约标定时间和标定件成本。仿真和实测结果表明,本文方法提高了深度相机手眼标定精度,标定后实测位置误差平均为0.2 mm,为机器人视觉控制系统高精度作业所需标定提供了一种新的思路。     

基于Halcon的工业机器人手眼标定方法研究

机器人手眼标定是机器人视觉技术的重要研究内容,基于Halcon所提供的标定板,充分考虑相机镜头径向畸变对手眼标定的影响,设计一种全新的、高精度、高效率的Eye-in-Hand手眼标定方法,该方法在标定了相机内外参数的同时也建立了相机图像坐标系与机器人基坐标系之间的相互转换关系,并通过实验进行了验证,其平移误差在1mm,旋转误差在1。以内。实验结果表明该方法具有较高的标定效率与较高的标定精度,可广泛应用于工业机器人视觉系统手眼标定中。     

微装配机器人手眼标定方法研究

在视觉反馈的机器人控制中,手眼系统的标定非常重要,直接影响机器人的作业精度.针对微装配机器人系统操作空间小的特点,提出了一种固定视觉的手眼系统标定算法,该方法通过3个空间点在机械手基坐标系中的坐标,采用P3P位姿测量原理获得相应空间点在摄像机坐标系中的坐标,建立了标定方程组,基于最小二乘法,标定出了手眼系统之间的转换矩阵.该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单.相关实验得到了待标定的手眼系统之间的转换矩阵,验证了该方法的标定精度和有效性.     

基于镜面反射的手眼标定方法

针对Eye-on-Hand机器人手眼系统的标定问题,提出一种基于镜面反射的手眼标定方法。通过镜面反射获取图像,根据镜像原理,通过线性求解算法确定机器人末端执行器和相机坐标系的位姿关系。与以往的标定方法不同,该方法只需要3次改变平面镜的姿态,就能同时获得相机的内参数和手眼视觉系统的位姿关系,不会引入传统标定方法中利用机器人运动参数而产生的机器人运动误差。最后将其与Halcon手眼标定算法进行对比,验证了所提方法的正确性和可行性。     

基于二阶锥规划无标定参照物的手眼标定

为了克服传统机器人手眼标定方法求解手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系对标定参照物的依赖,提出一种基于二阶锥规划的无标定参照物手眼标定改进方法,并搭建相关实验系统进行验证。首先,利用运动恢复结构算法解算定义在一个尺度因子基础上的相机运动矩阵;然后,引入对偶四元数理论参数化标定方程中的旋转矩阵和平移向量;最后,通过二阶锥规划方法同时求解相机运动矩阵尺度因子、手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系的最优解。仿真和实测结果表明,在没有标定参照物作为测量基准的情况下,标定结果中旋转参数相对误差为3.998%,平移参数相对误差为0.117%。与其他标定方法相比,该方法提高了无标定参照物模式下机器人手眼标定精度,扩展了手眼标定方法的应用范围。     

基于P3P原理的装配机器人手眼标定方法研究

针对一类微装配机器人的固定式手眼系统,提出了一种标定方法。采用P3P位姿测量原理获得空间点在摄像机坐标系中的坐标,从而建立机器人空间坐标系与手眼坐标系的位姿关系,给出了手眼系统标定的具体步骤,建立了标定方程组及其基于最小二乘法的求解方法。考虑到计算和测量误差等因素带来的旋转矩阵非单位正交矩阵的问题,采用了一种简单的校正算法进行修正。该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单,相关实验验证了该方法的标定精度和有效性。     

基于机器人——扫描仪测量的蒙皮对缝检测技术研究

在飞机蒙皮对缝阶差与间隙的数字化检测中,以机器人—3D激光扫描仪测量技术为基础,提出了一种新的阶差与间隙测量方法。首先对机器人—3D激光扫描仪手眼标定进行理论分析,提出简单高效的手眼标定方法;然后利用机器人—3D激光扫描仪测量系统获取待测面对缝区域的点云数据,从图像中点位对缝区域,获取对缝区域的点云数据;最后分析缝区域点云数据,确定对缝的实际边缘点,从而计算出对缝的阶差与间隙。机器人—3D激光扫描仪测量系统检测对缝方法获得的数据更加精确,效率较高,由于机器人自由度较高,因此大大提高了飞机蒙皮对缝自动化检测程度。试验分析表明:提出的对缝检测方法实验结果的均值误差在0.03mm以下,最大误差不超过0.05mm,可以满足飞机蒙皮对缝的检测要求。     

基于消影点的机器人视觉测量系统标定方法

本文提出了基于消影点的机器人视觉测量系统标定方法。首先,利用激光跟踪仪对机器人连杆扭角进行标定;然后通过靶平面上直线与靶平面的消影线,确定摄像机的姿态;再根据世界坐标系相对机器人基坐标系不变的约束,求解机器人与摄像机的旋转矩阵;最后利用距离约束对手眼关系的位移量以及机器人连杆长度及连杆距离误差进行优化求解。经过标定,机器人视觉测量系统测量精度提高了10倍。     

基于手眼系统的线结构光焊缝跟踪系统设计

为了实现一般手眼系统与线结构光焊缝跟踪系统主要部件的复用,在一般手眼系统的基础上,加装激光器、滤光片、保护装置等设备,将其用作焊缝跟踪系统中的线激光结构光焊缝跟踪传感器。通过实验对原手眼系统的标定结果进行实验修正,使其可以替代线结构光焊缝跟踪传感器的标定。详细分析了安装激光器、滤光片、保护装置等对原手眼标定结果造成的影响,使用数据逼近的方法提高线激光结构光焊缝跟踪传感器的手眼标定精度;实验时先对手眼系统进行标定,得到相机坐标系到工具坐标系的原外参矩阵;再对使用原外参矩阵得到的焊点数据,与焊点的实际坐标的误差进行分析,修正手眼系统标定结果。通过实验验证了本方法在手眼系统标定结果基础上,进行加装机构后的线结构光焊缝跟踪传感器的手眼标定的平均精度可达0.53 mm,能够满足机器人焊接的需求。     

基于OpenCV的码垛机器人手眼标定方法

提出了一种简易的"两步"标定法,即非线性模型摄像机标定和"四点"位姿估计。该标定法充分使用了OpenCV中现有的计算机视觉算法,与传统的手眼标定法和基于商用视觉库的标定法相比,省去了大量的计算、节约了开发成本和便于产品升级。摄像机标定实现了图像坐标系与世界坐标系之间的转换;位姿估计实现了机械手坐标系与世界坐标系之间的转换,从而推算出了图像坐标系与机械手坐标系之间的转换,其平均投影误差约为0.727个像素。该标定方法配合码垛机器人视觉定位系统执行包装件内装物码垛作业,现场测试结果表明,可以使码垛精度达到±1 mm,能够满足包装行业内装物现场应用要求。     

机器人工具坐标系标定算法研究

机器人工具坐标系标定就是确定工具坐标系相对于末端连杆坐标系的变换矩阵。研究了一种机器人工具坐标系标定算法。其中工具中心点（TCP）位置标定采用最小二乘法进行拟合;工具坐标系（TCF）姿态标定采用坐标变换进行计算。     

激光测量标定机器人坐标系位姿变换的正交化解算

针对大型装备智能制造中的机器人在线位姿激光跟踪测量与实时引导需求,提出了一种机器人坐标系与激光测量坐标系标定转换和解算方法。设计了基于距离原则的机器人末端光学工具中心点TCP(Tool Center Point)位置标定算法。通过运用空间点坐标重心化配置算法和基于罗德里格矩阵变换的最小二乘优化算法解算出了具有单位正交性的位姿变换旋转矩阵。进行了机器人坐标系位姿变换激光测量标定和优化对比实验,旋转矩阵初值和正交优化值进行点坐标转换后的综合RMSE分别为0.579 0mm和0.501 5mm。结果表明该方法能够有效改进姿态旋转矩阵正交性,并提高位姿变换解算精度。     

基于对偶四元数的机器人基坐标系标定方法研究

针对借助激光跟踪仪标定机器人所涉及的坐标系统一问题,对基于空间几何法拟合建立的基坐标系与机器人理论基坐标系的转换关系进行了研究,提出了一种基于对偶四元数法的机器人基坐标系标定方法。利用指数积公式推导了七自由度串联机器人正运动学,建立了基于对偶四元数表示法的机器人基坐标系标定模型,该模型将拟合建立的基坐标系与机器人理论基坐标系之间坐标转换的旋转与平移过程进行了统一描述。研究结果表明,该标定方法可一次性计算出标定方程的旋转部分和平移部分,避免了传统位姿分步计算过程中的误差传递,直接提高了标定精度。这些结论可对于类似机器人手眼标定、多机器人协作基坐标系标定问题提供参考。     

通用机器人视觉检测系统的全局校准技术

介绍了基于通用机器人的车身在线柔性视觉检测系统的工作原理和在复杂现场环境下使用激光跟踪仪和测量臂进行全局校准的实用方法。基于测量姿态的全局校准方法利用机械约束将传感器坐标系和靶标坐标系统一起来,实现测量姿态时传感器坐标系与系统基准坐标系的坐标转换。基于机器人运动学模型的全局校准方法利用机器人末端关节位姿可通过正向运动学获知的特点,在现场构建机器人基坐标系,并通过坐标变换获得与机器人运动精度无关的手眼关系,实现了任意姿态时的全局校准。实际测量的结果表明,应用两种校准方法后系统的重复性精度都十分理想,测量装置重复测量标准差和系统重复测量标准差分别为0.07mm和0.13mm,能够满足在线监控白车身加工尺寸变化的精度要求;系统进行坐标测量时的误差分别为±0.2mm和±0.8mm。     

考虑基坐标系误差的机器人运动学标定方法

提出了一种基于机器人几何参数误差与基坐标系位姿误差的六轴串联型机器人误差标定方法。首先基于MD-H方法建立了IRB6700机器人几何参数误差模型,得到机器人连杆几何参数误差到机器人末端位姿误差的映射关系;然后进一步考虑了基坐标系的位姿误差,并建立了考虑基坐标系误差的机器人误差模型;此外,针对传统标定方法操作繁琐、偶然误差大等问题,提出了一种改进的参数辨识方法,进一步提高了标定过程的可操作性与标定精度。最后,开展了本体标定实验与基坐标系误差扰动实验,结果表明所提方法将机器人位置误差的平均值由3.1928 mm减小至0.1756 mm,位置误差的标准差由0.5494 mm下降到0.0830 mm。基坐标系位姿误差扰动前后参数辨识的结果一致性高于99%,标定精度及稳定性得到显著提高。     

机器人手眼校准线性算法及可靠性分析

机器人手眼矩阵计算是机器人视觉、机器人校准以及视觉伺服等研究领域共同的课题。文中利用矩阵直积和参数矩阵特征向量推导了机器人手眼转换矩阵的线性方程 ,通过最小二乘法得到线性闭解 ,采用Rodrigues公式对所求解的旋转部分进行正交化以消除测量噪声的影响 ,由计算试验证明正交化所引入的误差在绝大多数情况是允许的 ,所求线性解严格满足手眼方程。并通过数值仿真计算 ,验证了算法对测量数据的平移、转动扰动具有较高的鲁棒性。     

机器人工具坐标系自动校准方法

摘 要：为了实现工业现场中快速高效的对机器人工具坐标系进行标定,同时提升坐标标定的精度,提出了一种机器人工具坐标系快速标定方法,搭建了标定传感器系统和实验平台。对标定系统的标定测量速度和标定精度进行了测量和研究。该标定方法使机器人按照预定圆周和直线的轨迹进行运动,运动时统计该系统在光电标定传感器中出现的时刻,得到工具坐标系偏斜的位置。本文分析了由于光电标定传感器可能由于装配的原因坐标系不能形成直角坐标系而造成的误差,同时根据坐标系转换的关系,从而排除此项误差。实验结果表明：机器人工具坐标系的标定精度为±0.5mm,标定及恢复时间为15s。该结果满足汽车生产线的精度和效率的要求,能够快速有效的对机器人工具坐标系进行标定。