基于双目立体视觉的机器人定位系统设计与实现

针对传统工业机器人预先示教或单目视觉引导应用的局限性,提出一种基于双目立体视觉的机器人定位系统设计,获取目标物体在空间中的三维信息。该系统设计基于ABB机器人执行系统,使用TCP触碰标定板的方式完成双相机的标定,采用SIFT斑点算法获取工件的特征,结合Opencv3.4.1库,基于图像特征点对左右相机获得的图像进行立体匹配,得到物体的三维点坐标,引导机器人实现抓取。     

基于双目视觉动态跟踪的机器人标定

采用双目视觉动态跟踪技术对自主研发的工业机器人进行运动学标定。区别于以往机器人运动学标定中复杂模型计算,在此利用双目视觉动态跟踪系统的静态测量和动态跟踪等优势特性来跟踪测量机器人的连杆参数误差,结合机器人控制系统开放性特点,运用提出的动态标定原理对机器人实施连杆参数测量、辨识、修正及补偿。实验表明,通过参数反馈补偿,自主研发的机器人的定位误差明显降低,且该方法易于实现,为机器人精度研究提供了可靠依据。     

应用于机器人标定的主动式靶标装置设计与精度优化

激光跟踪仪是工业机器人标定技术中常用测量设备,但其测量范围受限于被动式靶标的激光光线接收角度,进而影响了机器人的标定精度。为解决该问题,设计了一种具有三自由度的主动式靶标装置,并提出了一种精度优化方法,有效地补偿因装置的装配而引入的测量误差。该方法利用圆点分析法初步辨识主动式靶标装置的DH参数,基于距离平方误差模型法对该装置进行DH参数的精辨识,并基于坐标系转换将主动式靶标装置的位置误差补偿到激光跟踪仪输出的位置向量,从而实现误差的补偿。通过实验验证了该主动式靶标装置能够有效地扩大工业机器人关节的被测范围。所提出的精度优化方法能够将该装置的测量误差降低9331%,实际定位精度为00507 mm,能够满足机器人标定的精度要求。     

新的单目视觉系统两步手眼标定方法

为了实现单目视觉系统的快速、精确的手眼标定,本文提出了一种新的两步式手眼标定方法,将手眼标定分为求解旋转关系和平移关系两步.首先机器人携带标定板进行两次平移运动求解旋转关系,然后机器人工具坐标系执行若干次旋转运动求解平移关系.该方法简单快速,不需要昂贵的外部设备,通过实验最终验证了该方法的可行性.     

基于HALCON的全景摄像机标定及应用研究

现有全景摄像机标定算法中,场景的先验知识在很多情况下难以准确获取。提出了一种基于HALCON的双曲面折反射全景摄像机标定算法。通过摄像机或者标定板的相互移动来获取不同位置的标定板图像;通过HALCON预处理后提取角点坐标;通过最小二乘法求解标定点投影方程的展开系数得到相机的内外参数。该算法中摄像机只需满足单视点要求,不需要场景的先验知识,也不需要特殊的装置和设备。实验结果表明能够获得较高的标定精度,并且在足球机器人边线距离的测量中得到了准确的结果。     

弧焊机器人工具标定与接触寻找焊缝实现

机器人工具标定就是确定工具坐标系相对于末端坐标系的转换矩阵,标定的准确度对机器人后续操作有很大影响。提出了一种工具坐标系标定方法,并在昆山一号机器人研发的过程中试验。在标定完成后实现了接触寻找焊缝,针对特定的焊接接头,使用焊枪末端或侧边触碰工件,记录触碰点的坐标,通过记录点的坐标值自动确定焊缝的始末端和焊缝的轨迹,减少了焊接每个工件均需示教始末端的过程,以及示教不准确带来的误差。     

基于相机空间点约束的机器人工具标定方法

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。     

基于M型标准块的视觉引导机器人系统手眼标定方法研究

针对线结构光传感器引导的机器人系统的手眼标定问题,提出了一种以M型标准块为标定物的方法。该M型标定物的两条平行的脊线作为约束,基于两条平行脊线的约束建立包含手眼关系、机器人运动学以及两条直线位姿参数误差的模型。首先基于定点约束求解手眼关系初值并以此为基础解算出直线位姿参数的初值,然后通过最小二乘法解算误差参数并补偿到模型中,不断迭代直至计算的误差参数小于阈值,最终得到最终的机器人手眼关系及运动学误差参数。为了验证标定方法的有效性,以某精加工平面为被测物,利用线结构光机器人系统对平面进行测量,得到平面点云;拟合最小二乘平面,计算点到平面距离的均方根值作为评价依据。分别对所述M型标准块和标准球两种方法进行了实验对比,结果表明,相较于标准球方法,所述M型标准块方法得到的均方根误差由0.152 mm减少到0.080 mm,均方根误差的标准差由0.043 mm减少到0.005 mm,其标定结果的精度及稳定性得到显著提高。     

基于改进布谷鸟算法的机器人位置精度性能提升方法研究

主要解决工业机器人在高端制造领域精度性能不足的问题。首先阐述了工业机器人误差模型的构建方法，将机器人运动学参数、关节减速比参数、耦合比参数进行统一建模；其次，提出了一种改进的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CSA)的优化多参数辨识方法，利用对数调整系数修正Levy搜索步长，提升CSA优化算法的收敛性和精确性。为了验证提出的误差模型和优化方法的有效性，构建了串联型工业机器人标定实验系统。通过在Staubli TX60机器人的运动空间内测量160个测量点，分别构成辨识点集和验证点集。实验结果表明，待标定机器人的平均综合位置误差降低了86.7%以上。说明提出的误差模型和优化方法能够较好地提升工业机器人的精度性能。     

基于奇异值分解的机器人工具坐标系标定

机器人通过在末端安装不同的操作工具来完成各种作业任务,而工具参数的准确度直接影响着机器人操作精度,因此研究一种准确、快速的工具坐标系标定方法具有重要的意义。该文提出一种称为三点五步法的机器人工具坐标系标定方法,并基于矩阵的奇异值分解理论对该标定方法进行了严密的数学推理,证明该标定方法理论上的可行性。采用该算法进行工具坐标系标定具有操作简单、标定精度高、可靠性强和算法易于程序实现的特点。     

大视场双目立体视觉的摄像机标定

针对大视场视觉测量应用,在分析摄像机成像模型的基础上,设计制作了可自由转动的十字靶标,实现了大视场双目视觉摄像机的精确标定。将十字靶标在测量空间内多次均匀摆放,两摄像机同步拍摄多幅靶标图像。由本质矩阵得到摄像机参数的初始值,采用自检校光束法平差得到摄像机参数的最优解。该方法不要求特征点共面,仅需要知道特征点之间的物理距离,降低了靶标制作难度。采用TN3DOMS．S进行了实测,在1500mm×1500mm的测量范围内测试标准标杆,误差均方值为0．06mm。     

Camera calibration using one-dimensional information and its applications in both controlled and uncontrolled environments

Camera model and its calibration are required in many applications for coordinate conversions between the two-dimensional image and the real three-dimensional world. Self-calibration method is usually chosen for camera calibration in uncontrolled environments because the scene geometry could be unknown. However when no reliable feature correspondences can be established or when the camera is static in relation to the majority of the scene, self-calibration method fails to work. On the other hand, object-based calibration methods are more reliable than self-calibration methods due to the existence of the object with known geometry. However, most object-based calibration methods are unable to work in uncontrolled environments because they require the geometric knowledge on calibration objects. Though in the past few years the simplest geometry required for a calibration object has been reduced to a 1D object with at least three points, it is still not easy to find such an object in an uncontrolled environment, not to mention the additional metric/motion requirement in the existing methods. Meanwhile, it is very easy to find a 1D object with two end points in most scenes. Thus, it would be very worthwhile to investigate an object-based method based on such a simple object so that it would still be possible to calibrate a camera when both self-calibration and existing object-based calibration fail to work. We propose a new camera calibration method which requires only an object with two end points, the simplest geometry that can be extracted from many real-life objects. Through observations of such a 1D object at different positions/orientations on a plane which is fixed in relation to the camera, both intrinsic (focal length) and extrinsic (rotation angles and translations) camera parameters can be calibrated using the proposed method. The proposed method has been tested on simulated data and real data from both controlled and uncontrolled environments, including situations where no explicit 1D calibration objects are available, e.g. from a human walking sequence. Very accurate camera calibration results have been achieved using the proposed method.     

基于边缘关联点云的激光雷达与相机外参标定方法

激光雷达的点云和相机的图像经常被融合应用在多个领域。准确的外参标定是融合两者信息的前提。点云特征提取是外参标定的关键步骤。但是点云的低分辨率和低质量会影响标定结果的精度。针对这些问题,提出一种基于边缘关联点云的激光雷达与相机外参标定方法。首先,利用双回波提取标定板边缘关联点云;然后,通过优化方法从边缘关联点云中提取出与实际标定板尺寸大小兼容的标定板角点;最后,将点云中角点和图像中角点匹配。用多点透视方法求解激光雷达与相机之间的外参。实验结果表明,该方法的重投影误差为1.602px,低于同类对比方法,验证了该方法的有效性与准确性。     

线阵相机的圆环旋转标定方法

由于传统线阵相机的标定过程复杂,且对标定物精度要求较高,难以保证缺陷的定位精度,本文提出一种线阵相机的圆环旋转标定方法以提高缺陷的定位精度。该方法设计一种新型的圆环形标定板,在静态标定基础上通过旋转线阵相机采集相机视线与圆的交点的坐标,得到旋转角度以及多组标定点,建立线阵相机的成像模型和径向畸变模型,通过非线性优化整体误差函数求解相机的内参和畸变参数,同时分析相机不同旋转角度对标定精度的影响。实验结果表明,当θ≤20°时,该方法的标定精度在0.35 pixel以内,满足实际检测的定位要求,并且在PCB缺陷检测中得到较好的验证。     

A multiple test arbors-based calibration method for a hybrid machine tool

Kinematic calibration is a necessary way to guarantee the accuracy of hybrid machine tools. The traditional calibration methods have high requirements for the measuring instruments and the measurement environment, and the measurement is extremely complex. The contradiction between measurement complexity and identification accuracy is an important problem in calibration. In this paper, a multiple test arbors-based calibration method for a hybrid machine tool is presented. The tool center point (TCP) position errors of multiple test arbors are measured sequentially by virtual TCP position constraints. The error parameters can be accurately identified based on these position errors without orientation measurement. The corresponding measurement scheme is described in detail according to whether the ball diameters of the test arbors are the same. The influence of the length and number of test arbors on the calibration results is investigated, and the basic principle for the selection of test arbors is given. Finally, the proposed method is validated by simulations and experiments. The proposed method can achieve overall high-accuracy calibration with simple measurement devices and convenient measurement steps, which provides a basis for automated calibration.     

散焦模糊量估计的相机加权标定方法

相机标定在计算机视觉领域中有着至关重要的作用.绝大多数相机标定方法假设相机为针孔模型,且需要良好聚焦的图像来保证相机内外参估计的准确性.然而,这些条件会受到相机景深的影响.在薄透镜相机模型假设下,提出了一种加权相机标定的方法,其权重考虑了控制点的模糊量信息.首先对棋盘格标定物上的每一个角点进行散焦模糊量估计,在标定过程中,将散焦模糊量的大小作为一个权重加入到标定能量函数最小化过程中,使得标定精度得到提高.该方法简单高效,不需要额外的数码设备或者特别定做的标定物.在Intel Core i7处理器的计算机下,使用合成数据以及真实数据上进行的实验结果表明,文中方法能够有效减小重投影误差,提高张正友标定方法的标定精度.     

基于无人机GPS的测量雷达标校方法研究

针对测量雷达常规标校方法存在的场地及设施限制性问题,提出了一种基于无人机加装GPS设备的雷达标校方法.利用无人机加装差分GPS设备作为跟踪目标并提供真值数据,根据系统误差修正模型,通过最小二乘法对雷达测量误差进行回归分析,解算出系统误差修正参数,即可完成雷达标校.通过模拟数据解算得出了该标校方法适用的航线范围,通过飞行测试对标校方法进行了验证,结果表明,利用解算得出的标定参数进行系统误差修正能够满足雷达精度要求,证明了该方法有效、可行.     

一种新的基于结构光的三维视觉系统标定方法

在视觉系统的标定中，确定三维空间点与图象上对应点所组成的样本点对的坐标是问题的关键，为提高样本点的定位精度，通常采用棋盘格形状的图案，取其中的交点作为样本点．但在应用平面结构光的三维视觉系统中，样本点又必须在结构光平面中，无法应用上述方法，使得样本点的定位很困难，为了解决这一问题，我们提出了一种新的标定方法，该方法利用交比不变性原理，借助一块特殊设计的标定块，可以方便准确地确定样本点的位置．在此基础上完成了三维视觉系统的标定，文章给出了实验结果和标定精度，以及进一步提高精度的措施．     

一种基于平面消影点的摄像机定标方法

摄像机定标是计算机视觉中一个非常重要的问题.对CCD/INS复合末制导系统中摄像机定标问题进行了研究.文中介绍了一种基于平面消影点的摄像机定标方法.该方法从消影点的基本性质和方形平面模板的几何特征出发,推导并证明了正交消影点之间的约束关系式,从这个正交约束中可以解析地求出摄像机的有效焦距.消影点从3D-2D的对应点坐标中解算求得,相比于图像处理方法具有更好的抗干扰性.方法原理简单、实现方便,仿真实验和真实图像实验结果均验证了该方法的有效性.     

Android多点触摸屏输入系统的设计与实现

为了设计实用新型工业人机界面,提出了一种基于五点触摸校正和中位数均值滤波的Android多点触摸输入系统设计方法。采用五点触摸校正,根据触摸屏上采样的五个点,计算出校正系数,作为触屏校正参数;在mXT224控制器处理基础上,采用中位数均值阀限滤波,滤除触摸系统高斯噪声与尖峰噪声,并结合触摸校正参数校正输入坐标,逐级上传输入坐标信息,最终传递给上层应用程序。测试表明,基于优化的Android多点触摸输入系统在噪声很大环境下能够维持高信噪比（超过80∶1）,并支持带手套或触笔触摸输入,反应时间小于10 ms,符合工业人机界面（HMI）设计要求。