基于运动的手眼系统结构光参数标定

提出了一种用于机器人手眼系统的线形结构光标定方法。该方法是通过机器人的运动，利用摄像机小孔模型、激光结构光平面和目标平面约束，构造出含有激光结构光平面参数的线性方程组，求解得到激光平面参数的两个参数。利用目标平面上的激光束长度约束，求解第3个参数。实验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于双目视觉的手眼标定方法

提供了一种能同时标定摄像机与机器人手眼关系的方法,精确控制视觉机器人末端执行器做2次旋转运动和5次平移运动.建立视觉机器人末端执行机构和摄像机两个坐标系之间位置相互转换的方程,求得摄像机内参数及手眼关系,在标定的过程中取黑白棋盘中的一个成像点,无需匹配和正交运动,方便对执行机构进行控制.模拟实验数据与真实图像数据试验表明,该手眼标定方法可行、有效.     

手眼系统中摄像机标定和手眼标定的同步算法

在手眼系统中,提出一种统一相机标定和手眼标定的简便标定方法。一般来说,相机标定和手眼标定是分别进行的,故提出一种可以同步完成相机标定和手眼标定的整体标定方法。利用几何代数将几何对象作为代数实体通过代数运算的方法进行手眼标定。采用张正友相机标定方法完成摄像机标定。通过将算法与其他手眼标定方法如"两步法"得到的结果进行比较,可知这里方法所得结果精度更高。上述实验的结果表明提出的同步标定算法的可行性和有效性。     

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。     

基于差分进化算法的手眼标定方法

针对眼在手机器人视觉系统的手眼标定问题,提出了一种基于差分进化算法的手眼标定方法。首先建立了眼在手机器人视觉系统手眼标定的数学模型,通过李群李代数理论,将手眼标定问题转化为误差函数的优化问题,同时保证了优化问题的最优解落在特殊欧氏群ＳＥ（３）上。通过差分进化算法对优化问题进行求解,避免了求解过程中的局部最优问题。最后在实物平台上进行了手眼标定实验,实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

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。     

一种高精度机器人手眼标定方法

手眼系统的标定是机器人视觉中的一个重要研究内容,标定的准确性直接影响机器人的作业精度。对于机器人眼在手系统,介绍了标定的原理并给出标定方程的求解方法。指出摄像机外参是构建标定方程的重要数据,为确保摄像机外参的准确性,提出利用图像校正的原理对摄像机外参进行验证。通过对基于标定方程的精度影响因素进行分析,对标定过程中的机器人运动轨迹进行规划。最后通过实验,对比了摄像机外参筛选前后的标定结果,证明经过摄像机外参筛选后,对标定精度和稳定性有一定提高,展示了实验过程中各步骤的完整数据,并验证了最终的标定精度。     

融合旋转平移信息的机器人手眼标定方法

针对传统手眼标定方法在四自由度机器人和六自由度机器人旋转运动约束信息不满秩时无法求解的弊端,不同于传统手眼标定方法,除了包含旋转运动约束信息,同时增加了平移运动约束信息,提出了一种融合2种运动信息的约束矩阵构造方法,详细分析了约束矩阵的秩情况,并根据不同情况构造约束矩阵保证其满秩,便于计算旋转矩阵和平移向量。在实验中,分别进行了不同运动构型的六自由度机器人(Yskawa-Motoman-MH80)手眼标定实验,用相机获取不同位置的靶标图像,实验结果表明该方法即使在旋转信息不充足的情况下依然有效。另外,四自由度桌面式机器人(Yamaha Y500)手眼标定实验结果也成功地标定出了手眼关系。     

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.     

双机器人系统的快速手眼标定方法

针对双机器人仿真测量系统的手眼标定问题,提出一种由机器视觉求解法兰盘位姿得出手眼关系的方法.将目标机器人运动到合适的位姿,由视觉机器人拍摄其法兰盘图像,提取图像中法兰盘的椭圆轮廓,解算摄像机坐标系下的法兰盘姿态和圆心坐标,并由销孔位置约束得出摄像机与目标法兰盘坐标系的转换关系H1.然后由控制器读数得出两台机器人各自法兰...     

基于二阶锥规划的HRTF波束形成合成方法

利用宽带波束形成器输出合成了HRTF数据.确立了波束形成器结构,建立了HRTF合成的最优问题,采用二阶锥规划最优方法得到了波束形成器的最优权向量,进而利用波束形成器的输出得到HRTF合成数据.同时结合MIT实验室的HRTF测量数据的基本特性,在求解最优问题的过程中利用了HRTF的最小相位表示,进一步降低了滤波器阶次,简化了波束形成器结构.计算机仿真和主观听觉定位实验表明,在一定频段内该方法得到的HRTF合成近似值和测量数据具有较好的一致性,验证了该方法的有效性.     

基于二阶锥优化的抗干扰波束图设计

当信干比较低时,强干扰会通过波束图的旁瓣泄露影响弱目标的检测,因此需要对波束图进行优化设计.已有的Dolph-Chebyshev加权方法可以在给定的主瓣宽度下获得最低的旁瓣级,但是对于圆阵或其他非均匀线阵,需要根据阵型进行低旁瓣的波束图设计.本文提出的基于二阶锥优化方法,将波束优化问题转化为标准的凸优化数学问题,进而有范式可循,而且可以达到Dolph-Chebyshev加权的效果,同时解决了目标端射时旁瓣升高的问题.仿真验证了基于二阶锥优化的算法较常规算法能更好的识别弱目标.     

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。     

机器人柔性视觉测量系统标定方法的改进

提出一种改进的柔性视觉测量系统标定方法。建立了包含手眼关系误差与机器人运动学参数误差的系统误差模型。在机器人末端安装结构光传感器构建了机器人柔性视觉测量系统,并在机器人工作空间中固定一个标准球作为标定参考物。标定时,机器人被控制在不同位姿下测量球心坐标。首先,应用机器人的理论模型初步标定手眼关系;然后,基于球心约束,通过迭代算法同时得到准确的手眼关系和实际的机器人运动学参数。基于ABB IRB2400工业机器人进行了系统标定实验,并利用激光跟踪仪进行精度验证。结果表明:标定前后机器人柔性视觉测量系统的距离测量标准差由0.566mm降低到0.173mm,充分验证了改进方法的有效性和实用性。该方法提高了手眼关系的精度;不需要采用任何昂贵的外部设备,适合工业现场使用。     

一种不完全补偿机器人标定方法

为了避免修改影响机器人逆运动学模型的参数,分析了绝对定位误差的主要来源,以及标定需要保证的前提条件。在此基础上介绍了一种标定方法,该方法利用三坐标测量仪对机器人六个关节分别进行测量,生成六组点云,对每组点云采用最小二乘法拟合平面及圆。根据D-H参数的定义,计算出容易补偿的各参数实际值,并依据计算结果对参数进行了补偿。通过实验证明,该方法有效提高了绝对定位精度,使精度能够满足实际工程需要,而且操作简单方便,实用性强。     

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。