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。     

高精度重载搅拌摩擦焊机器人设计与运动控制

针对高强度大型复杂曲面零件的高精度搅拌摩擦焊需求,研制开发了一种重载搅拌摩擦焊（friction stir welding,FSW）机器人．为使机器人具有大工作空间与灵巧作业能力,选择串联机构作为机器人构型,并阐述了高精度重载机构的设计与刚度校核方法．推导了腕关节含间隙的动力学模型,提出了双电机消隙控制方法,并对不同负载与偏置电流下的消隙效果进行了仿真分析,结果显示主动消隙方法能有效抑制传动间隙造成的位置波动与误差．为消除z轴在自重与焊接力作用下的挠度变形,提出了一种挠度主动补偿方法,构建了动力学模型与控制策略,仿真结果显示挠度补偿系统能快速有效地抑制挠度造成的轨迹误差．FSW机器人样机焊接实验表明,所提出的机器人在重载作业中能实现高精度的轨迹控制．     

提高机器人扫描加工系统加工精度的方法

将机器人三维扫描系统应用到工业加工中,建立了机器人在线测量加工系统.利用已知半径的标准球体作为参照工具,提出一种基于几何约束的非线性优化方法.在线精确地标定了便携式三维扫描系统和机器人的位姿关系,提高了测量精度.同时,提出一种使用虚拟刀具工具中心点和预补偿机器人系统误差的方法,提高了机器人的加工精度.对吉他的边缘进行扫描和加工的实验结果表明:该系统具有稳定、高精度、易于自动化等优点.     

装配机器人高精度定位补偿系统

本文提出了一种机器人高精度定位补偿系统,介绍了一种位姿误差补偿方法.系统采用非接触式位姿精度测量仪测取机器人位姿误差,用 IBM 微机采集位姿误差数据并计算关节补偿脉冲数,通过专用通讯接口将计算机结果传到位移机器人控制系统以实现关节补偿.并采用微位移法确定测量坐标与手爪计算坐标系间的变换.此外还建立了一个供实验用的误差数据库,当机器人工作时,通过周围3关节误差值,用插值法求得该工作点的误差补偿值实现补偿.     

基于组合测量的机器人运动误差特性分析及定位补偿技术

研究了机器人各轴运动角度误差的测量与控制补偿技术.讨论了各因素对运动角度误差影响的显著性,独立分析了电机运动控制误差和关节连杆变形误差模型.设计了双轴正交惯性测量方案,通过预先测量机器人各轴运动范围回转角度误差,得到机器人运动空间几何误差分布,基于多元统计学分析确立了不同因素对运动角度误差的影响系数,基于正交多项式拟合建立了各轴定位误差分布模型,在机器人运行前利用该模型计算误差补偿量,控制机器人进行定位补偿.同时,对所提出的机器人各轴运动误差分布规律和正交多项式拟合方法进行了分析,并使用激光跟踪仪测量验证了机器人末端定位精度的补偿效果.研究结果表明,通过对机器人自身性能的研究和补偿可以提高机器人控制精度.     

神经外科机器人定位精度研究

针对机器人辅助神经外科手术对高精度的要求，对“黎元”神经外科机器人的定位精度进行了研究．考虑到关节轴的微小偏差，基于修正的DH运动学模型对机器人的实际几何参数进行了辨识．采用基于误差反传（BP）算法的多层前馈神经网络对各关节的传动误差进行了补偿．利用高精度的三坐标测量臂对“黎元”神经外科机器人的定位精度进行了测量．结果表明，该机器人绝对定位精度最大值为1.63 mm，平均值为1.04 mm，较以前有了很大提高，能够满足多数神经外科手术的需要．     

一种新的机器人机构距离误差模型及补偿算法

在标定机器人绝对位置精度和实施误差综合补偿过程中,必然涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的变换.由于这一变换很难精确测定.从而给机器人绝对位置精度标定与误差补偿带来了难以克服的困难.本文首次提出了一种新的机器人机构距离误差计算模型及补偿算法,论证了距离误差同样可以作为机器人绝对位置精度的一种度量.利用该模型和算法对机器人进行误差分析和实施误差综合补偿,可避开上述测量系统与机器人系统间的坐标变换,从而简化了机器人绝对位置精度的标定过程,为提高机器人的绝对位置精度开辟了一个新的简便的途径.     

HKA2910传感器信号调理芯片设计

阻性传感器固有的输出信号非线性和温度漂移的问题,使其在构建精密传感系统时影响系统的测量精度。通常情况采取板级补偿的方法,该方法占用板面积大、功耗大和质量大。通过研究阻性传感器的温度漂移产生原理和补偿方法,采用集成电路技术,单芯片实现了一种高精度传感器信号调理,内置高精度补偿算法,并开发了校准软件。对基于信号调理芯片构建的单片传感器信号调理 补偿系统进行系统测试,测试结果表明,在-55℃～150℃的温度范围内输出的信号呈良好的线性关系,误差小于0.2%,满足系统的测量精度需求。该芯片设计满足工程小型化、低功耗、高精度的要求,为信号调理补偿提供了新的技术手段。     

基于激光干涉的大角度高精度在线测角方法研究

由于红外探测器尺寸限制,大多数红外遥感相机仍采用扫描系统来扩大探测视场。随着探测精度要求的提高,对扫描系统的测角精度要求也越来越高,因此,高精度扫描系统测角精度决定了遥感器的性能。基于某红外遥感相机扫描系统测角技术要求,对扫描系统测角精度的在线检测方法进行研究。扫描系统最大扫描角度为±5.8°,测角精度1"的。根据对国内外高精度测角设备的调研,确定一种具备大角度、高精度在线测角能力的激光干涉仪——SIOS SP-TR2000激光干涉仪对扫描系统转动角度进行检测。SP-TR2000激光干涉仪主要是用于高精度测距,开发用于高精度测角使用,因此采用雷尼绍激光干涉仪+RT300 (KUNZ)转台作为检测系统对SP-TR2000激光干涉仪测角精度进行检定,检定后SP-TR2000激光干涉仪系统测角精度为0.245″,满足扫描系统1″测角精度需求。对基于SP-TR2000激光干涉仪的在线静态及动态测角方案进行阐述,并根据误差分析可知在线测试系统测角误差为0.247″,表明基于SIOS SP-TR2000激光干涉仪的大角度高精度在线测角方法可行。     

机器人立体视觉系统标定误差预测补偿技术

针对立体视觉系统在定位应用中存在标定步骤繁琐、耗时长及误差较大等问题,对机器人手眼单目激光立体视觉系统标定误差补偿进行研究。首先,对现有的摄像机标定、手眼标定和激光平面标定模型进行分析,在方便提取整体标定误差的前提下,组合出一种以“棋盘格&激光条纹”混合图像为基础的整体视觉系统快速标定方案。然后,对该视觉系统标定结果产生的误差进行分析与提取,提出一种从像素坐标和重建定位坐标到整体标定误差坐标的BP神经网络预测模型,利用该模型对标定方案产生的误差进行预测和补偿,提高整体标定精度。最终,焊缝位置测量实验表明,该方法可较大程度提高标定精度,在低精度设备的条件下实现同等精度的立体视觉系统标定。     

基于激光雷达的机器人定位信息处理技术研究

为了提高机器人定位和测距能力,提出一种基于激光雷达的机器人定位信息处理技术,采用激光雷达扫描技术进行机器人定位信号采集,对采集的激光雷达信号进行相关波束形成处理,采用相关处理后对激光雷达信号进行扩频处理,生成机器人定位测距码,结合测距码加权技术进行自适应学习,采用相位估计方法进行机器人的目标位置跟踪识别,根据处理后的激光雷达信号进行机器人的目标方位估计和测距,实现机器人准确定位。仿真结果表明,采用该方法进行机器人定位的准确性较高,激光雷达信号输出信噪比较高,说明机器人定位的抗干扰能力较强,提高了机器人的定位测距精度。     

激光线扫式形貌测量机器人的标定研究

为能够高效、高精度的获取大型自由曲面物体的形貌,研究了基于通用工业机器人和激光线扫描传感器的测量方法。论述了激光线扫式形貌测量系统的原理与结构,利用标准球及优化算法实现了机器人和激光扫描传感器位姿关系的精确解算,并针对机器人运动学误差对系统测量影响较大,通过对机器人运动学参数的修正有效减小了机器人的绝对定位误差。实验和分析结果表明,经标定和运动学参数校正后的测量系统对标准球的测量能达到较高精度,为采集高精度三维点云提供了保证。     

移动机器人导航中激光雷达测距性能研究

距离检测是移动机器人导航的一个关键问题.文章介绍了基于飞行时间法测距的二维激光雷达LMS291的工作原理,分析了影响LMS291测距性能的误差因素,通过统计分析对测距数据进行标定,研究了不同物体表面属性对测距精度的影响;通过混合像素测定方法确定LMS291的角度分辨率;通过对激光雷达测距性能的试验,建立测距误差模型.所得结论可以为复杂非结构化环境下移动机器人导航中障碍检测、环境建模及自定位提供支持.     

A novel kinematic parameters calibration method for industrial robot based on Levenberg-Marquardt and Differential Evolution hybrid algorithm

The poor absolute positioning accuracy of industrial robots is the main obstacle for its further application in precision grinding of complex surfaces, such as blisk, blade, etc. Based on the established kinematic error model of a typical industrial robot FANUC M710ic/50, a novel kinematic parameters calibration method is proposed in this paper to improve the absolute positioning accuracy of robot. The pre-identification of the kinematic parameter deviations of robot was achieved by using the Levenberg-Marquardt algorithm. Subsequently, these identified suboptimal values of parameter deviations were defined as central values of the components of initial individuals to complete accurate identification by using Differential Evolution algorithm. The above two steps, which were regarded as the core of this Levenberg-Marquardt and Differential Evolution hybrid algorithm, were used to obtain the preferable values for kinematic parameters of the robot. On this basis, the experimental investigations of kinematic parameters calibration were conducted by using a laser tracker and numerical simulation method. The results revealed that the robot positioning error decreased from 0.994 mm, initial positioning error measured by laser tracker, to 0.262 mm after calibration with this proposed hybrid algorithm. The absolute positioning accuracy has increased by 40.86% than that of the Levenberg-Marquardt algorithm, increased by 40.31% than that of the Differential Evolution algorithm, and increased by 25.14% than that of the Simulated Annealing algorithm. This work shows that the proposed kinematic parameters calibration method has a significant improvement on the absolute positioning accuracy of industrial robot.     

高精度激光测距下的机器人自主避障控制

在机器人自主避障过程中,由于传感器数据的误差会降低机器人感知和决策的准确性,从而影响机器人自主避障能力。为此,提出高精度激光测距下的机器人自主避障控制方法。通过设计机器人体系结构,建立机器人运动学模型,为机器人避障控制提供依据。采用高精度激光测距技术,构建机器人移动场地地形。通过自适应阈值方法,完成机器人的自主避障控制。实验结果表明,所提方法的机器人自主避障控制效果好,且障碍物位置测试值与实际位置值的误差保持在0.5m以内,具有较高的避障控制精确度。     

Kinematic analysis and error modeling of TAU parallel robot

The TAU robot presents a new configuration of parallel robots with three degrees of freedom. This robotic configuration is well adapted to perform with a high precision and high stiffness within a large working range compared with a serial robot. It has the advantages of both parallel robots and serial robots. In this paper, the kinematic modeling and error modeling are established with all errors considered using Jacobian matrix method for the robot. Meanwhile, a very effective Jacobian approximation method is introduced to calculate the forward kinematic problem instead of Newton–Raphson method. It denotes that a closed form solution can be obtained instead of a numerical solution. A full size Jacobian matrix is used in carrying out error analysis, error budget, and model parameter estimation and identification. Simulation results indicate that both Jacobian matrix and Jacobian approximation method are correct and with a level of accuracy of micron meters. ADAMS's simulation results are used in verifying the established models.     

Static calibration of industrial manipulators: Design of an optical instrumentation and application to SCARA robots

This article presents a method for the static calibration of industrial robots based on optical measurements using a laser. Measured pose errors are used to estimate the geometric errors in the links. This allows the prediction of the pose error for every robot configuration, permitting the improvement of accuracy by means of slight variations of the joint motions. After a theoretical introduction on the methodology, it is applied to a SCARA robot analyzing the design of the set-up and the final precision that could be achieved. Preliminary experimental results are also presented. © 1996 John Wiley & Sons, Inc.     

一种并联激光焊接机器人的机构设计与运动学分析

提出了一种3 分支5 自由度的并联激光焊接机器人,通过3 个分支共同作用,使整机具备了5 个自由 度的空间加工能力．针对激光焊接,通过分析该机器人的结构特性,建立了其正反解运动学模型,通过解析法求解 该模型并进行了计算仿真．最后,对机器人进行激光拼焊实验,仿真数据和实验结果表明,本文研究的并联机器人 机构适用于实际的高速、高精度激光焊接．     

基于RGBD摄像头的障碍物检测

检测障碍物是机器人自主移动的基础. 为了提高检测的障碍物效率和准确率, 提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法, 主要分为障碍物识别和检测长度, 宽度两部分. 在障碍物形状不规则的前提下, 通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心, 用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓, 利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置, 同时, 用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度. 结果显示, 在不同位置检测同一物体的误差不超过9%. 因此, 改良的帧差法检测障碍物轮廓准确率高, 坐标转换法速度快, 可以证明基于RGBD摄像头的障碍物检测设计检测效果良好.     

基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术

针对当前遥操作工程机器人双目视觉定位技术匹配精准度低,导致定位误差过大的问题,提出种基于OpenCV改进的遥操作工程机器人双目视觉定位技术。在分析HSV色彩空间后,建立适合工程机器人的颜色特征识别空间体系,通过分析图像特征及运动坐标确定圆形光点,利用提供的靶点目标,创建模板后通过双目视觉获取具有靶点特征的其他图像,将图像代入OpenCV技术函数库中。在OpenCV技术函数库中通过光流法对图像进行函数匹配,应用将目标的背景模型与图像的处理方式分割开来,提取背景与干扰因素的全部信息,利用二值化阈值处理运动目标的形态,实现无干扰图像显示,确保定位结果的准确性。实验结果表明,基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术能够有效提高匹配精度,降低定位误差,具有一定的实际应用价值。