柔性再制造修复系统及标定技术

介绍了一种柔性再制造修复系统原型,利用基于立体视觉技术与结构光技术的手持式扫描仪和基于6自由度机器人技术的焊接修复机器人,搭建系统工作平台。介绍了现场两步法标定步骤,通过至少3个不同姿态和辅助平面来标定焊枪位姿。利用扫描过程中使用的定位标记点的固定特性完成了扫描系统坐标系与焊枪修复机器人坐标系之间的标定。在标定完毕的系统上,对A3钢板进行等离子焊接修复,得到其多层多道的快速修复成形表面平整度低于0.5 mm,从而验证了系统的可靠性和有效性。     

SCARA机器人焊缝跟踪器现场标定设计

为实现对焊缝空间坐标的精确采集,需要对焊缝跟踪系统进行标定。提出了一种用于工业现场环境的高效标定方案,使用张正友标定方法确定相机内参与畸变,通过SVD平面拟合求解光平面方程,通过测量机器人基坐标系与标定参照物坐标系间的关系完成手眼标定。线结构光视觉传感器与SCARA机器人进行配合,实施现场作业,现场测试结果表明,标定方案具有高效,精度高的特点,系统整体标定误差为±1.0mm,能够满足工业现场应用要求。     

基于机器视觉的MOTOMAN机器人轨迹控制

基于机器视觉的MOTOMAN机器人轨迹控制方法具有较强的灵活性,可以很好地适用于MOTOMAN机器人涂胶、切割等作业。使用张正友标定法对CCD相机的内参与外参矩阵进行求解,得到图像坐标系与机器人坐标系之间的转换关系;分析背景差分法与二值化法各自的优缺点,提出使用背景差分法与二值化结合检测法对CCD相机所捕捉的目标轨迹图像进行特征提取;对提取的特征图像进行细化与去噪处理;针对提取目标处理后得到的点序,对Motocom32库函数进行封装;机器人调用Motocom32库函数完成对MOTOMAN工业机器人的实时控制。通过试验验证了该方法的准确性     

基于双目视觉和距离误差模型的工业机器人运动学参数标定方法

基于距离误差模型的标定技术,建立机器人末端距离误差与机器人运动学参数误差间的模型关系,避免了标定过程中坐标系的转换误差,能显著提高标定精度。视觉测量技术具有测量精度高、非接触性、实时性强等特点,与传统的机器人末端测量手段相比,具有成本低、操作简单等优势。研究一种将距离误差模型与视觉测量技术相结合的机器人标定方法,用于提高工业机器人特定工作空间的精度。采用双目视觉系统,将相机外置于机器人进行测量。基于距离误差模型进行机器人参数标定,利用标定结果进行运动学参数补偿。结果表明:特定标定工作空间内的距离误差都有所改善;在标定轨迹上,绝对距离误差的平均值从0.279 9 mm减少为0.104 4 mm,非标定轨迹的误差降幅高达50%以上,验证了该方法的可行性。     

基于预标定基坐标系及MIEKF算法的工业机器人标定方法

为了提高工业机器人的绝对定位精度和标定效率，提出一种基于预标定基坐标系及改进迭代扩展卡尔曼滤波(MIEKF)算法的运动学标定方法。该方法的优点在于用采集的位置数据进行基坐标系和工具坐标系预标定，节省两者拟合的时间。在建立位置误差模型时利用相关系数和复共线性分析去除模型的冗余参数。用MIEKF算法辨识模型的几何参数误差。通过实验对比验证，机器人经补偿后的绝对定位精度提高了88.07%。     

基于双机器人协调焊接标定算法

针对双机器人协调焊接任务,对双机器人工具坐标系（TCF）及基坐标系的标定进行研究,提出一种利用四元数法进行位姿坐标表示的工具标定算法以及"基于公共靶标的三点两步法"的双机器人基坐标系标定方案.根据向量的旋转理论,推导出四元数与旋转矩阵的对应转换关系,简化了TCF标定计算.将标定获得的两初始旋转矩阵差值的F-范数作为优化目标函数,利用拉格朗日乘数法进行优化求解,获得双机器人标定的精确值.最后采用上述标定策略进行了TCF标定及双机器人标定试验.结果表明,该方法可有效减少标定误差、提高标定精度.     

基于激光工具的工件坐标标定系统设计

利用工业机器人末端的激光传感器检测工件的位姿时,为解决检测过程中的工件坐标标定问题,设计基于激光工具的工件坐标标定系统。主要原理为通过激光工具在工件的两相交直线上各获取2个数据点,进行标定运算后得到以交点为原点的工件坐标系。基于ABB工业机器人系统设计数据点获取程序与坐标运算程序。以IRB1410机器人为执行机构, IL-300传感器为激光工具, R-20 Radian激光跟踪仪为校验设备,搭建了调试与校验平台。结果表明：基于激光工具的工件坐标标定系统不仅结构简单且标定误差在一定范围内     

弧焊机器人工件坐标系快速标定方法

机器人执行操作任务之前需要进行工件坐标系的标定，传统方法是使用昂贵且复杂的测量设备进行。提出一种新的快速标定工件坐标系的方法，该方法无需额外测量设备，仅采用机器人内部编码器数据和坐标变换计算来求取机器人工件坐标系相对于基坐标系的齐次坐标变换矩阵，且操作方便，标定精度高。针对MOTOMAN SK6弧焊机器人，将该标定方法嵌入了自行开发的离线编程软件中。以此算法和离线编程为基础，完成了机器人写字。试验结果验证了标定算法的有效性。     

基于Halcon的固定视点手眼标定方法

在视觉引导机器人完成抓取的过程中,最重要的步骤是手眼标定,手眼标定的精度将直接影响后续工作的精度。充分考虑相机畸变对手眼标定的影响,在Halcon环境下,设计一种高精度的固定视点手眼标定方法,该方法在确定了机器人基础坐标系与相机图像坐标系之间关系的同时也标定了相机的内外参数,并通过实验进行验证。结果表明:该标定方法具有较高的精度,可广泛应用于视觉机器人的定位抓取工作。     

面向双机器人打磨过程的运动规划研究

针对双机器人轮毂打磨系统的运动规划问题，建立双机器人协调相对运动的运动位姿约束模型，并利用激光跟踪仪及七点法的标定方式分别解决模型中对于双机器人基座标系和工具坐标系的标定问题。选取轮毂边缘面，搭建仿真平台对运动模型进行验证，最后搭建基于dSPACE控制器的双机器人协调打磨实验平台，进行了协调打磨位置跟踪实验，结果表明：打磨机器人位置跟踪精度在4 mm以内，证明了模型的准确性与可行性。     

基于激光传感器的机器人自适应多层多道焊接

针对机器人自动化焊接过程中工件的定位误差、加工误差和激光传感器的安装误差的问题,提出了一种基于线结构视觉激光传感器获取焊缝形状位置信息,并使机器人能够自动调整焊枪位置和姿态来修正误差,同时自适应不同角度焊缝的多层多道路径规划方法。首先进行手眼标定,采用pyqt5在windows系统环境下部署焊接机器人手眼标定软件,把焊道空间点信息从视觉坐标系转换为机器人基坐标系下。然后对工件进行扫描,通过预设定算法完成对实际坐标点的预处理计算,并自适应调节工具坐标系的位姿弥补偏差;最后根据处理得到的焊缝坡口的特征参数和焊接工艺要求,规划多层多道焊接的路径完成焊接。对中厚板碳钢单边V形坡口进行试验,结果表明,该方法具有良好的实用性。     

线激光视觉测量机器人手眼标定方法研究

线激光视觉测量传感器与工业机器人组成三维测量系统时,法兰盘坐标系与摄像机坐标系之间变换关系求解较复杂。为解决此问题,提出一种基于固定参考点的手眼标定算法。该算法以标定球为靶标,根据标定球球心在机器人基坐标系中坐标不变原则,结合机器人运动学位置约束关系建立了矩阵变换方程,并在旋转矩阵求解中引入四元数,简化计算过程,实现机器人手眼标定。通过试验量化分析测头光平面与标定球相交位置对测量结果的影响,验证了该算法的有效性和实用性     

关于工业机器人标定方法的研究

机器人标定是国内外研究的热点,已成为机器人生产及使用过程中的重要工作之一。围绕机器人连杆参数标定、工具坐标系标定、机器人与其他设备之间的标定这3个方面进行了研究,从标定原理到具体方法应用,不同的标定对象标定方法不相同。提出了现有标定技术的不足和标定技术的发展趋势,为后续机器人标定技术的发展奠定了一定的基础。     

弧焊机器人工具参数标定

通过在末端安装不同的操作工具,可以利用机器人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末端的轨迹精度,因此研究一种准确、快速的工具参数TCF（Tool Control Frame)标定方法具有重要的意义,本文提出了一种标定工具参数的方法,该方法不仅可以标定工具参数的位置向量,还可以标定出姿态矩阵,利用该方法对本实验室的RHJD4-1弧焊机器人的工具参数进行了标定,标定结果表明,该方法是一种简便、可靠的机器人工具参数标定方法,并设计制造了标准工具参数标定杆,可保证在更换钨极或误动作导致碰撞载具的情况下,不需要重复执行工具参灵敏标定过程,就可以很方便,准确地实现工具校正,该方法也同样适用于其它类型机器人的工具参数标定。     

基于手眼关系的机器人TCP自标定方法

双目视觉系统和机器人在焊接中的结合使用,可以对焊缝进行实时追踪,以提高焊接质量。而机器人末端工具(焊枪)的中心点(TCP)作为机器人的实际运动轨迹,其标定精度直接影响机器人作业质量。针对该问题,以双目测量为基础,结合手眼关系和成像对称性的特点,提出了一种基于手眼关系的机器人TCP参数快速标定的方法。通过在机器人实验平台上与四点法进行对比实验,验证该标定方法的正确性和有效性。在不增加成本的同时,完成了TCP的快速、正确标定,满足了实际工业生产中机器人末端工具参数的标定需求。     

面向球面圆柱形切割的机器人轨迹规划算法

针对具有球面类容器的圆柱形切割技术,文章提出了一种五自由度切割机器人对球面进行圆柱形切割方案,进行了切割机器人运动学分析,在此基础之上采用欧拉变换法建立了切割工具柱面与球面相交的数学关系,得到了圆柱面与球面的相贯线模型,然后根据机器人和球面的位姿关系计算机器人切割轨迹,最后对机器人的切割轨迹进行了仿真和实验,结果验证了球面的任意位姿柱形切割轨迹和机器人运动模型的正确性,有助于推动机器人在切割领域的工程应用。     

遥控焊接中立体视觉系统标定

为了提高遥控焊接智能化水平,设计了一套立体视觉系统进行焊接机器人环境的三维重建.对立体视觉系统参数标定分两步完成,首先使用基于平面模板的方法离线标定摄像机的内参数和两个CCD摄像机之间的位置关系等不变参数.然后使用线性方法对摄像机坐标系和焊接机器人工作坐标系之间的关系进行在线标定.标定试验重建结果的平均误差小于1 mm,最大误差小于3 mm.     

基于末端开环视觉系统的机器人目标抓取研究

以MOTOMAN-SV3X机器人、摄像机和传动带为基础,构建了一个基于机器视觉的机器人目标抓取系统.本系统中摄像机和机器人分别布置在传动带两端,其工作原理为:利用视觉定位和系统标定结果,经过坐标系转换将位姿信息转化到机器人基础坐标系中,然后根据位姿信息进行运动学逆解得相应的控制文件,最终实现摄像机在一端拍摄,机器人在另外一端对目标进行抓取.抓取实验结果验证了此系统的可行性和实用性,为提高生产线的自动化程度提供了一种新的方法,对后续的相关研究做了铺垫.     

同轴度法标定相贯线工件坐标系

针对相贯线工件坐标系标定过程中标定步骤复杂，精度不高的问题，提出一种同轴度法标定相贯线工件坐标系。首先，建立一般形式的相贯线工件坐标系；然后，通过机器人TCP点分别在相贯线主管和支管上各标定10个点，并使用遗传算法分别求出主管和支管的最优轴线方向向量；最后，根据空间几何关系、主管和支管的轴线方程建立相贯线工件坐标系。在机器人与变位机实验平台进行标定实验，并与现有六点标定法对比，所提出的方法其标定精度在X、Z方向上约为1 mm,在Y方向上小于0.5 mm,为相贯线工件坐标系的标定提供了一种新的标定策略。     

一种搬运机器人运动学仿真分析和实际应用

采用D-H方法建立了一种搬运机器人的连杆坐标系,详细求解了其运动学正解问题,通过ADAMS对该搬运机器人运动仿真分析,得到了机器人末端位置点的位移和角度,证明了其运动学模型的正确性;同时利用ADAMS对搬运机器人在实际应用中进行空间轨迹规划,指导现场调试,节约了现场调试时间。该搬运机器人解决了实际生产中对一定规格的重物以及有害物质搬运难的问题,从而提高了生产效率。