机器人基坐标系精确标定的对偶四元数法

针对离线编程系统中机器人在世界坐标系下的位姿描述问题,提出一种利用对偶四元数精确标定机器人基坐标系的方法.首先在利用指数积公式建立机器人正运动学模型的基础上,推导了基于单位对偶四元数表示法的机器人基坐标系标定模型,该模型将世界坐标系与机器人基坐标系之间坐标转换的旋转与平移过程进行统一描述;其次,以对偶四元数的几何性质为约束条件,建立最小方差目标方程,引入拉格朗日乘子法求解最优的位姿变换矩阵;最后,对6自由度串联机器人进行了标定实验.实验结果表明,该标定方法可以有效解决工业应用环境中机器人的基坐标系标定问题,同时也为机器人手眼标定、多机器人协作基坐标系标定问题提供了参考依据.     

Co-simulation of a quadruped robot's mechanical and hydraulic systems based on ADAMS and AMESim

In order to observe the change and fluctuation in flow and pressure of a hydraulic quadruped robot''s hydraulic system when the robot walks on trot gait, a co-simulation method based on ADAMS and AMESim is proposed. Firstly, the change rule in each swing angle of the hydraulic quadruped robot''s four legs is analyzed and converted to the displacement change of the hydraulic cylinder by calculating their geometric relationship. Secondly, the robot''s dynamic model is built in ADAMS and its hydraulic and control system models are built in AMESim. The displacement change of the hydraulic cylinder in the hydraulic system is used as the driving function of the dynamics model in ADAMS, and the driving force of the dynamics model is used as the loads of the hydraulic system in AMESim. By introducing the PID closed-loop control in the control system, the co-simulation between hydraulic system and mechanical system is implemented. Finally, the curve of hydraulic cylinders'' loads, flow and pressure are analyzed and the results show that they fluctuate highly in accordance with the real situation. The study provides data support for the development of a hydraulic quadruped robot''s physical prototype.     

Walking Stability Control Method for Biped Robot on Uneven Ground Based on Deep Q-Network

A gait control method for a biped robot based on the deep Q-network (DQN) algorithm is proposed to enhance the stability of walking on uneven ground. This control strategy is an intelligent learning method of posture adjustment. A robot is taken as an agent and trained to walk steadily on an uneven surface with obstacles, using a simple reward function based on forward progress. The reward-punishment (RP) mechanism of the DQN algorithm is established after obtaining the offline gait which was generated in advance foot trajectory planning. Instead of implementing a complex dynamic model, the proposed method enables the biped robot to learn to adjust its posture on the uneven ground and ensures walking stability. The performance and effectiveness of the proposed algorithm was validated in the V-REP simulation environment. The results demonstrate that the biped robot''s lateral tile angle is less than 3° after implementing the proposed method and the walking stability is obviously improved.     

工业机器人校正技术及软件设计

机器人末端执行器准确到达预先指定位姿的能力是其重要的技术指标之一,而机器人位姿误差校正补偿技术正是提高机器人位姿精度的有效方法.本文采用机器人位姿误差局部校正方法,建立了机器人工作空间位姿转换矩阵及误差模型.以AdeptOne机器人为对象,利用光电检测手段,自行设计研     

Representation of Dynamic Positioning on Hovering Type Autonomous Underwater Vehicle in Precise Welding Operations

This paper proposes dynamic positioning (DP) on a hovering autonomous underwater vehicle (HAUV) to perform accurate underwater processes such as welding operations. High maneuverability, high controllability, and hovering of the robot were the prerequisites of this operation, which increase its accuracy and velocity and reduce costs and human health risks. Other types of thrusters were used in this robot to reduce the number of thrusters and controller''s complexity. Controlling every 6 degrees of freedom to perform this type of operation was done. Furthermore, such a delicate operation required controlling the translational and rotational movements together. There was also a need to control the velocities to travel in a prescribed distance at a reasonable time. The possibility of dynamic positioning for welding and maintaining position at a point was defined for the robot. Then the robot''s performance under a defective state-servo motor failure, thruster malfunction-and the subsequent effects on the performance during the predetermined missions were investigated. Simulation results demonstrated that the HAUV has the capability to perform dynamic positioning operations. In this article, one of the prevalent classic control methods called PID controller was employed for controlling the movements of the robot.     

教学机器人综合实验平台设计与研发

为了提升机器人工程专业学生综合实践能力,本文设计了一款集机、电、控、图像处理于一体的教学机器人实验平台,将机器人机械结构设计、运动学分析、运动控制、图像处理等技术有机融合,不仅提供了机器人关节装配及实物图演示实验,易于学生理论联系实际深入掌握机器人机械结构及工作原理,而且基于开放的控制实验平台,能够完成机器人的运动学分析、驱动控制、轨迹规划、图像处理及基于视觉引导的物体识别与抓取等实验.该实验平台具有很强的综合性和可操作性,激发了学生的学习兴趣,使学生工程实践与创新能力得到有效提升.     

焊接机器人工具坐标系标定的研究与实现

采用六点标定法对工具坐标系进行标定. 首先标定工具参数的位置向量,其次标定工具坐标系的姿态矩阵,其中工具中心点位置标定采用线性最小二乘法的矩阵形式进行求解,工具坐标系姿态采用向量和矩阵的基本运算进行求解. 针对RB 1400六自由度焊接机器人,基于开放式软件平台CODESYS开发了工具坐标系标定算法模块和焊枪位姿变换模块,最后以此为基础移动机器人对准基准点,测试分别绕x、y、z轴旋转检查TCP点的位置是否符合要求. 结果表明:该方法确实可行,并且可以适用于其他类型机器人的工具坐标系标定.     

基于双目视觉的激光位移传感器标定方法

为了提高激光位移传感器在工业机器人末端坐标系下的标定精度,提出基于双目视觉的激光位移传感器标定方法. 该方法通过双目视觉技术重建激光光束投影在平面上的光斑位置,利用手眼标定参数将光斑位置转换至机器人末端坐标系,同时利用最小二乘方法将光斑拟合成光束直线,获得机器人末端坐标系下的传感器光束方向及零点位置以完成标定. 该方法可同时标定机器人末端上的多个激光位移传感器,无须采用有精度要求的辅助工件标定,具备精度高,鲁棒性强优势. 基于标准球的精度评价实验结果显示,在3倍标准差范围内该方法标定后的激光位移传感器测量精度范围为0.038 6±0.025 8 mm,满足机器人加工要求.     

基于动态T－S模糊控制的视觉目标跟随

针对基于传统线性控制律的移动机器人视觉目标跟随系统的角度误差控制无法满足高效和快速的要求,进而容易丢失目标的问题,提出基于动态T-S模糊控制的视觉跟随方法.利用HOG算法检测目标,并结合摄像机模型获取目标位置向量,在T-S模糊控制律的基础上进行动态化处理,进一步提高角度误差收敛的响应速度. MATLAB仿真表明:角度误差的收敛时间小于0.4 s,改进的模糊控制可以有效提高角度误差的响应速度,缩短角度误差收敛的时间,使得跟随系统具有较好的快速性和适应性.在移动机器人平台上进行跟随实验,得到的角度误差收敛时间也小于0.5 s.基于动态T-S模糊控制的移动机器人视觉跟随系统对角度误差能够快速响应并达到收敛,进而有效防止跟随目标的丢失.     

基于3D视觉的机器人分拣实验系统研究与设计

针对智能制造工程专业多学科交叉融合特点,开展了基于3D视觉的工业机器人分拣实验系统研究与设计.采用Kinect相机、工业机器人、PC机、末端执行器搭建了系统硬件实验平台;采用支持向量机算法识别目标物体,提出了将中值滤波预处理和最近邻插值修复相融合的空洞毛刺修复方法;针对待识别物体是否重叠相互遮挡设计了基于霍夫变换计算物体中心点位置及基于点云配准的位姿估计定位策略;在上位机交互界面引导下完成机器人分拣系列实验.实验结果表明：该系统能够准确识别快速稳定分拣出特定形状和颜色的目标物体,实验内容涉及机器人、机器学习、图像处理、软硬件设计等多门课程知识与技术,综合性强、开放性好,为智能制造工程专业实验室建设提供了一种综合性创新型实践平台.     

变齿厚内齿轮平面包络外转子鼓形蜗杆传动装置设计

将鼓形蜗杆传动装置设计为机器人减速器并应用于机器人的转动关节,有利于机器人减速器的国产化。以变齿厚内齿轮齿面为工具齿面,通过分析鼓形蜗杆副的内啮合运动规律,建立6个标架。通过内齿轮上的辅助标架和工作标架,确定蜗轮转动角度、蜗杆转动角度及工作角度之间的关系。根据啮合原理,建立鼓型蜗杆副的啮合方程、二类界限曲线方程及一类界限曲线方程,再通过MATLAB R2013b绘制图像。依据U10PLUS KV170型电机参数,确定鼓型蜗杆传动装置的设计参数,通过MATLAB绘制蜗杆齿面螺旋线并输出ibl文件,再通过Creo2.0绘制鼓形蜗杆传动装置的3维模型。研究发现：1） 变齿厚内齿轮具有对称的楔形轮齿,在安装过程中可调节内齿轮的相对轴向位置,实现内齿轮与蜗杆在Creo虚拟环境下无干涉装配。2） 鼓形蜗杆副中心距为100 mm,与中心距为220 mm的相同设计参数的环面蜗杆副相比,鼓形蜗杆副的中心距减小,结构更加紧凑。3） 内齿轮设计宽度为110 mm,依据鼓型蜗杆副的接触线在蜗轮甲、乙两齿面的分布范围,确定内齿轮的工作宽度为75 mm。4） 分析一类界限曲线及蜗杆齿根线的空间位置关系,一界曲线分布在蜗杆齿根内部,确定无根切发生。5） 结合传统设计方法,设计具有驱动、传动及支撑一体化结构的变齿厚内齿轮平面包络外转子鼓形蜗杆传动装置。在驱动方面,电机安装在蜗杆内部,实现蜗杆与电机一体化;在传动方面,通过调整内齿轮的相对轴向位置,实现蜗杆副的侧隙调整和磨损补偿;在支撑方面,采用支撑轴进行定位安装,无需安装箱体,实现装置结构的简化。结果表明：内齿轮轮齿的对称楔形结构有利于蜗杆副的安装与调整,可实现蜗杆副的侧隙调整和磨损补偿,提高蜗杆传动副利用率;依据工作宽度设计内齿轮,有利于降低内齿轮制造成本;通过对蜗杆副的接触线、二类界限曲线、一类界限曲线及蜗杆齿根线的空间位置的分析,验证啮合传动的合理性;提出应用于机器人转动关节的驱动、传动及支撑一体化结构设计方案,实现变齿厚内齿轮平面包络外转子鼓形蜗杆传动装置的设计。     

Non-Metric CCD Camera Calibration Algorithm in a Digital Photogrammetry System

Camera calibration is a critical process in photogrammetry and a necessary step to acquire 3D information from a 2D image. In this paper, a flexible approach for CCD camera calibration using 2D direct linear transformation （DLT） and bundle adjustment is proposed. The proposed approach assumes that the camera interior orientation elements are known, and addresses a new closed form solution in planar object space based on homogenous coordinate representation and matrix factorization. Homogeneous coordinate representation offers a direct matrix correspondence between the parameters of the 2D DLT and the collinearity equation. The matrix factorization starts by recovering the elements of the rotation matrix and then solving for the camera position with the collinearity equation. Camera calibration with high precision is addressed by bundle adjustment using the initial values of the camera orientation elements. The results show that the calibration precision of principal point and focal length is about 0.2 and 0.3 pixels respectivelv, which can meet the requirements of close-range photogrammetry with high accuracy.     

改进的单特征点机器人手眼自标定方法

针对手眼标定过程要求机器人运动次数过多的缺点,提出了一种改进的单特征点手眼自标定方法.引入手眼关系矩阵的解耦运算,分别标定手眼旋转矩阵和平移向量.运算过程无需计算特征点位置,操作过程仅需机器人末端有5次以上平移运动和2次以上旋转运动.实验与误差分析结果表明,所提方法满足工业机器人手眼视觉测量的需求.     

自主式移动机器人分布视觉组合导航多摄像机标定方法

根据分布视觉组合导航系统利用全局视觉对移动机器人进行绝对定位的要求,针对机器人远离摄像机时定位精度明显下降的问题,提出了适用于较大场景的多摄像机参数分区标定方法。在集合的概念下描述了移动机器人的整个工作区域与各个摄像机的有效区域的关系,建立了基于小孔模型的空间平面到摄像机像平面的透视变换矩阵的摄像机参数标定模型。通过4部摄像机在长9.6 m,宽6.4 m的区域内进行的标定实验和误差分析表明,该方法的整体平均误差仅为7.96 mm。     

多信息融合感知搜救机器人的设计与实现

针对地震、战争等灾难环境设计了一种多信息融合感知搜救机器人,机器人通过图像、火焰、温度等多种传感器实现信息融合,感知灾难现场环境。通过无线传输,搜救机器人将各种信息传送到监控端,使搜救人员实时了解灾难现场环境,并且机器人特有的声源定位系统可以辅助搜寻受困人员。同时搜救人员可以通过远程操控控制机器人状态,为搜救人员提供帮助。     

一种非结构环境下目标识别和3D位姿估计方法

为提高非结构环境下目标识别准确率和位姿估计精度,提出一种利用Kinect V2 RGB-D传感器并基于目标的CAD模型进行不同类型目标自动识别和3D位姿估计的新方法.利用虚拟相机获取目标CAD模型的深度图像,并将目标的模型转化为点云图,采用体素栅格滤波减少场景点云中的点数;利用点对特征描述子(PPF)作为CAD模型的全局描述子,并将相似的PPF划分成一组放进一个hash表,用于识别和定位目标,所有目标的hash表组成了3D模型数据库;利用基于投票策略的方法对不同类型目标进行检测识别和3D位姿估计,并采用位姿聚类的方法和ICP配准进行位姿修正,再通过奇异值滤波剔除误匹配位姿,从而提高位姿估计精度.在虚拟机器人实验平台仿真环境中分析了3种管接头的识别率和位姿估计误差,结果表明:3种管接头平均识别率96%,位置误差4 mm,姿态误差2°,能够满足机械臂抓取要求.将提出的方法与两种主流位姿估计方法进行了对比实验,结果表明,提出的方法无论是识别率还是F1分数都要优于其他两种方法.     

基于点球约束的七自由度机器人误差建模与参数辨识

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求,由于各种误差因素的影响,机器人理论位姿和实际位姿总是存在着一定的误差,若绝对定位精度过低,容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞,严重影响着装配机器人的应用与推广。标定技术是提高定位精度的主要手段,误差建模、数据测量、参数辨识是标定与误差补偿过程中的重要环节。为此,提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1)通过在机器人末端安装的六维力传感器反馈末端受力情况控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合,记录接触时各关节的位置数据;2)以靶标球球体半径为适应度函数,利用遗传算法辨识误差参数,从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的七自由度装配机器人为研究对象,针对装配机器人的结构特点,由正向递推建立机器人的正运动学方程,应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程;基于D-H模型,建立机器人的运动学误差模型,在理论研究中,预设定误差参数与位姿变换矩阵,通过牛顿迭代法获取了关节变量值,将关节变量值代入正运动学方程进行验证,利用遗传算法进辨识误差参数,将辨识结果代入运动学模型中进行验证,机器人定位精度得到明显提高。通过实验,采用点球式标定方法采集机器人关节数据,应用遗传算法辨识误差参数,将所求得的误差参数代入误差模型中进行实验,绝对定位精度提升了76.74%,验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性,为多自由度机器人标定研究提供有益参考。     

基于人工地标的双足机器人视觉自定位

针对家庭或者办公室等室内环境下双足机器人的自定位问题,提出一种通过对世界平面的单应矩阵进行分解来实现自定位的方法。首先设计一种新型AR-mark人工地标,利用颜色信息分割感兴趣区域提取出AR-mark的特征点,然后对特征点与空间3D点进行匹配。通过直接线性变化法计算出世界平面的单应矩阵后,利用世界平面的单应分解算法获得摄像机坐标系与AR-mark人工地标坐标系间的位置关系,最终实现双足机器人的局部精确定位。实验结果表明,AR-mark人工地标易于识别,信息内容丰富,同时利用世界平面单应矩阵分解算法定位精度高,能够很好地辅助双足机器人完成室内自定位任务。     

使用零力矩点反馈的双足机器人惯性参数辨识

为解决基于关节力矩的双足机器人参数辨识方法辨识精度不高,基于完整的足底力信息和运动捕捉数据的辨识方法对实验条件要求较高的问题,提出基于ZMP(zero moment point)数据的双足机器人惯性参数辨识方法。将理论ZMP与实际ZMP的位置偏差作为目标函数,考虑参数范围和机器人总质量两类约束条件,建立只使用双足机器人自身传感器采样数据的惯性参数辨识优化模型。针对所建模型无法拆分成线性形式的问题,推导目标函数关于参数矢量的梯度矢量和海塞矩阵,并给出了基于最速下降法和牛顿法的优化求解算法。使用GoRoBoT-II机器人的双足部分,进行腿部杆件的惯性参数辨识实验,将所提出方法得到的辨识结果与传统基于关节力矩的辨识结果进行对比,发现基于ZMP的辨识方法的结果更接近于三维几何建模得到的参数标称值,且理论ZMP与实际ZMP的偏差均值为4.6 mm,小于传统基于力矩辨识方法的12.4 mm,说明所提出的基于ZMP的惯性参数辨识方法能够得到比传统方法更好的结果。     

晶圆传输机器人标定技术研究

为了提高高速高精度晶圆传输机器人的定位精度,建立了精度分析和运动学标定为一体的精度保障体系.针对机器人的特点,建立了误差模型,分析了各结构几何参数误差源的灵敏度,提出了结合几何误差迭代法和基于运动学逆解的非线性参数辨识的分步标定方法,对其进行了标定,并对几何结构参数进行了误差补偿.仿真分析以及实验证明:机器人定位误差达到0.07mm,有效地提高了机器人末端的定位精度.