机器人装配系统中精度对装配成功率的影响

利用《机器人装配系统的精度分析》一文中所得出的结果,并以ＳＲＸ－４型ＳＣＡＲＡ机器人对摩托车气门的装配为例,采用蒙特卡洛模拟法分析了装配系统精度对装配成功的影响,实验结果验证了所得结论的正确性。     

DFA装配建模系统中零件位姿关系的确定

以ＤＦＡ分级装配模型为研究重点,按装配零件的外形将其进行分类。对每个零件建立了局部坐标系,计算出不同零件之间的相对位置姿态。分析了零件重要珠邻接关系,特别是面面配合和轴孔配合。基于邻接的几何特征,得到了以位置姿态矩阵为未知变量的方程组。采用牛顿－－拉斐森迭代方法和最不二注解此非线性方程组。     

足球机器人位姿快速校正方法研究

FIRA MIroSot机器人足球比赛中,对足球机器人位姿的识别对最终决策起着极为重要的作用,视觉系统的识别速度、精度实验结果表明:该设计方案能够提高比赛中的识别精度,并具有良好的适应性.     

六自由度喷涂机器人位姿误差分析

以所研制的喷涂机器人为研究对象,利用摄动法分析了机器人位姿误差。得出了喷涂机器人末端位姿的精确解。分析并比较不同结构参数对机器人末端位姿误差的影响。为喷涂机器人零部件的精度分配提供了理论依据。     

新型三维平台机床及其初始装配位姿误差解耦分析

提出一种以3-2-1-SPS三维平台机构为原形的新型六自由度并联机床结构型式，介绍了其结构特点，论证该种结构形式的并联机床在其正交位姿是误差解耦的，选择正交位姿为机床初始装配位姿，改善了机床的装配工艺性。     

机器人装配系统的误差分析和精度建模

对装配作业过程进行了严谨状态的描述;从工件的夹持位姿误差和基础装配件的定位位姿误差的角度出发,分析了产品装配过程的精度;考虑到误差传递的影响,建立了机器人装配系统的精度模型,最后用蒙特卡罗法进行模拟,结果与实际机器人吊扇电机装配线统计结果非常接近。     

面向机器人精密装配的高精度圆片位姿视觉检测

为了引导机器人精密装配过程的轴孔自动对中,提出一种高精度圆片位姿视觉检测算法。根据圆片的几何性质,对采集图像进行圆片轮廓提取、上表面轮廓椭圆检测和亚像素精度优化,从而获得能高精度拟合圆片上表面的轮廓椭圆方程。基于该椭圆方程,利用圆锥曲线透视投影原理建立了从2D椭圆到3D空间圆的位姿转换数学模型,可以根据圆片表面轮廓椭圆方程和圆片半径解算圆片上表面圆心坐标和圆片轴线方向向量,并提出两个轮廓点筛选准则以消除图像中部分非高斯噪声的干扰。针对位姿解算的二义性问题,提出一种利用圆片下表面圆心重投影的二义性消除方法,其优势在于无需增加环境约束。仿真分析和视觉检测实验结果表明,所提出算法鲁棒性好且检测精度达到：圆片上表面圆心的x,y轴位移检测精度0.01 mm,圆片轴线方向向量的角度检测精度0.7°。     

并联机器人位姿误差与结构误差的关系分析

介绍了一种特定结构的机器人(3PRS并联机器人)的模型、位姿误差计算方法,以及位姿误差与结构误差关系分析的方法和过程。得出如下结论:结构误差对动平台位姿误差的作用相互独立,不考虑其它误差的影响时,位姿误差是结构误差分别作用后叠加的结果;机器人位置一定时,位姿误差与结构误差呈线性关系,表达式系数由机器人模型尺寸和滑杆位置决定。     

电力铁塔攀爬机器人位姿综合误差分析

针对实验室现有电力铁塔攀爬机器人,分析了影响其位姿精度的主要因素,充分考虑了机器人的基本误差(静态误差和动态误差)以及机器人移动基座偏角误差,建立了机器人的位姿误差分析模型。并依据所建立的机器人误差模型,在MATLAB中进行了分析计算,得到由静态误差、基座偏角误差和动态误差所引起的机器人末端位姿误差,并对多种因素所引起的机器人末端位姿误差进行综合得到机器人的综合位姿误差,这为机器人误差补偿提供了理论依据。     

机器人加工几何误差建模研究:Ⅱ参数辨识与位姿优化

根据所构建的空间运动链,机器人加工几何误差一方面与手眼/工件/工具位姿参数辨识误差有关,另一方面与机器人关节运动学误差与弱刚度变形有关.针对这一问题,研究基于运动学误差补偿的手眼位姿参数辨识、考虑测量缺陷影响的工件位姿参数辨识、基于实际加工曲面误差估计的工具位姿参数辨识等新方法,解决位姿参数辨识精度受限于机器人运动精度...     

基于单目视觉的并联机器人末端位姿检测

高效、准确地检测机器人末端位姿误差是实现运动学标定的关键环节。提出一种基于单目摄像机拍摄立体靶标序列图像信息的末端执行器6维位姿误差辨识方法,构造具有平行四边形几何约束的四个空间特征点,并以平行四边形的两个消隐点为约束,建立空间刚体位姿与其二维图像映射关系模型,实现末端位姿的精确定位,然后以Delta高速并联机器人为对象,进行了运动学标定试验,验证该方法的有效性,为这类机器人低成本、快速、在线运动学标定提供重要的理论与技术基础。     

桥梁检测机器人作业规划与位姿优化方法研究

针对桥梁底部病害人工检测的作业难题,介绍了桥梁检测机器人的工作原理,结合桥梁的结构化特征和视觉检测拍摄参数约束,研究了桥梁检测机器人作业规划与位姿优化方法。首先,提出一种以最佳拍摄模型约束的桥梁检测机器人拍摄作业位姿规划方法。在最佳拍摄规划方法的基础上,针对小箱梁桥梁和T型梁桥梁底部的褶皱结构,研究了以安全拍摄模型为约束的拍摄位姿优化方法,设计了结合拍摄偏角和拍摄距离的权重函数,推导了优化算法公式并给出了收敛证明。通过对不同拍摄参数的配置,进行了针对空心板桥梁的拍摄作业位姿规划方法仿真;针对小箱梁桥梁的结构,在位姿规划仿真结果基础上进行了位姿优化方法的仿真。最后以研制的桥梁检测机器人为对象,进行了现场测试与验证,仿真和实验结果均表明,该规划和优化方法符合桥梁拍摄检测的要求,具有很好的鲁棒性和实时性。     

基于LVDT的光学器件相对位姿检测方法

针对光学精密装配工艺特点,提出一种基于LVDT的三维相对位姿检测方法.采用4个对称分布的LVDT检测光学装配过程中球面镜与谐振腔体的位姿关系,根据LVDT的读数推导得出球面镜与谐振腔体的相对位姿.设计采用集成信号调理芯片AD598的LVDT处理电路作为位姿检测的控制系统,通过实验得出LVDT微位移检测的分辨率为0.1 μm,重复检测精度为±0.3μm,并能较好地跟踪方波及正弦波信号.采用PID算法实现球面镜的快速位姿定位.实验结果表明:当球面镜的加工及安装误差在允许范围内时,位姿检测系统可以在25 s内完成球面镜相对于谐振腔体的位姿调整,最大距离误差为0.5 μn,最大角度误差为8″,充分验证了基于LVDT相对位姿检测方法的可行性.     

“穿地龙”机器人及其位姿检测系统的研究

在讨论了“穿地龙”机器人的结构和工作原理的基础上,提出“自主式”机器人位姿检测的方法,并建立了机器人位姿检测的软硬件系统,推导了机器人在土中位姿计算的数学模型。土中穿孔实验证明这种位姿检测的方法可准确、方便、可靠地检测机器人位姿,这对“穿地龙”机器人工况条件下的实际轨迹控制和进行“穿地龙”机器人的应用分析打下了一定的理论基础。     

石油钻机井架弧焊机器人位姿误差分析

介绍了石油钻机井架焊接机器人本体结构和机器人位姿误差分析的"小位移摄动法",利用该方法建立了弧焊机器人的位姿误差分析模型.计算结果证实了位姿误差分析的正确性,为机器人的位姿误差补偿及精度优化设计提供了依据.     

超声检测并联机器人位姿分析研究

针对多自由度超声检测机器人检测曲面工件时位姿调整困难问题,通过分析超声检测并联机器人的运动学模型,提出了超声背散射检测与并联机器人一体化技术。以实现超声检测探头姿态的特殊控制要求为目标,对检测并联机器人建立了数学模型,提出了一种位姿控制计算方法,并利用Matlab对位姿控制进行了仿真分析,为计算机控制检测探头进行曲面检测提供准确的控制参数。通过超声C扫查实验,对比了超声图像中噪声所占的面积比例和图像轮廓清晰度。实验结果表明,超声检测并联机器人在提高超声探头的位姿控制精度后,能够降低噪声,提高信噪比。     

新型6-PSS并联机器人的位姿误差分析

在获得6-PSS并联机构位置反解的基础上,考虑杆长、铰链位置、铰链间隙等各类主要误差源对终端误差的影响,推导出此新型机构的位姿误差模型,且应用蒙特卡洛技术分析了位姿误差的分布规律,为这种机器人的理论设计与精度补偿提供了理论基础。     

焊缝位姿及焊枪位姿的模型

针对机器人弧焊条件下的特殊要求,建立了焊缝位姿和焊枪位姿模型,以坐标系的形式定量描述焊缝及焊枪的位置和方向,确定了能够准确且严格地描述焊缝的焊接位置和焊枪姿态的参数：焊缝倾角、焊缝转角及焊枪工作角和行走角,并给出了计算方法。上述参数不但计算简便,而且可以直接代表焊接位置和焊枪姿态对焊接质量的影响因素。模型对于焊接工艺的建模与仿真以及机器人焊接的建模与离线编程具有非常重要的意义。     

基于优化RBF神经网络的并联机器人位姿检测

针对采用遗传算法(GA)学习训练RBF神经网络进行并联机器人位姿检测存在的早熟收敛问题,提出一种交替使用GA和Levenberg-Marquart(LM)算法的混合学习算法,首先运用仅需预先给定基函数宽度的最近邻聚类算法,学习训练得出基函数的中心,然后运用所提出的混合学习算法学习网络,确定RBF神经网络的参数,并最终实现对机器人的位姿检测。仿真结果表明,所设计算法提高了网络学习能力,并最终提高了机器人位姿检测精度。