激光制导测量机器人系统运动学分析

介绍了“光束运动-光靶跟踪”激光跟踪测量方法,研究了激光制导测量机器人技术,开发并研制了一种能够在被测对象水平面和斜面运动的小型轮臂复合式激光制导测量机器人系统。建立了机器人的爬行臂式运动学模型并对其运动特性进行了分析。最后,利用激光跟踪仪和三坐标测量机对激光制导测量机器人样机进行了性能测试,实验结果表明：该机器人能够自动高效地跟踪激光束并完成测量,验证了运动学分析的正确性,同时也解决了激光制导测量机器人技术中光靶的掉光问题。     

激光视觉传感器

日本松下电器公司研制成一种新型激光视觉传感器 ,它能探测出浓烟和烈火中的目标。这种传感器原是为石油工程的防灾机器人研制的 ,但它不仅适用于在危险条件下工作的机器人 ,也可用于高层建筑、地下商场或地铁的防灾装置 ,还可用作工厂自动化装置和其他自动化机器的“活眼睛”激光视觉传感器     

“激光孵化”试验成功——三个婴儿出生

首次用激光辅助“孵化”引起怀孕导致婴儿诞生,可能标志在体外受精中光子学的出现。出生者为一个美国男孩和一对澳大利亚双胞胎,它是细胞机器人技术国际公司体外受精工作站临床试验的一部分。诞生在美国的孩子父母经历了危险的宫外孕导致流产及用标准体外受精遭失败。首次尝试依赖激光辅助“孵化”技术而怀孕。在该工作站,用激光辅助“孵化”怀孕率达到52%,不用这个技术,成功率只有25%～30%。“激光孵化”试验成功——三个婴儿出生@孟绍贤     

激光加工机器人技术及工业应用

激光加工机器人是国际上面向21世纪的先进制造技术.综述了激光机器人的原理、构成、种类和若干重大工业应用.重点研究讨论了激光加工机器人的某些关键单元技术--光纤传输的高功率激光技术、机器人本体技术、机器人编程技术、机器人智能化和网络化技术及反求工程重建修复区三维(3D)形貌技术.提出了激光加工机器人未来发展的一些重要方向--高功率激光远程加工和柔性制造技术、具有机器视觉和听觉功能的智能控制技术和远程监控功能的网络化管理技术.     

激光视觉传感器的机器人焊缝高精度跟踪系统

以提升焊接机器人焊接精度为目的，设计激光视觉传感器的机器人焊缝高精度跟踪系统。由工业相机和激光传感器、焊接机器人等组成系统硬件架构，获取焊缝激光光源后，将其传输至激光图像传感层。采用激光图像传感器对焊缝激光光源图像进行物理滤波处理，使用工业相机拍摄焊缝激光图像。提取焊缝激光图像特征，依据其特征点位置对焊接机器人进行手眼标定，获取焊接机器人校正向量并将该向量输入到机器人运动控制层内的焊缝跟踪程序内，利用该程序不断修正焊接机器人跟踪行为并向接口电路电机驱动器发送控制跟踪命令，实现机器人焊缝高精度跟踪。实验结果表明：该系统具备良好的启动性能，对焊机机器人手眼标定径向畸变、切向畸变数值均较小，跟踪不同类型焊缝的最低偏差数值仅为0.01 mm,跟踪精度高。     

基于双目视觉技术的激光再制造机器人跟踪系统

为提高激光再制造机器人跟踪性能，研究了一种基于双目视觉技术的激光再制造机器人跟踪系统。首先分析环境信息，再利用激光器采集机器人环境信息，设计机器人跟踪控制单元，然后对机器人的运动进行控制，最后设计机器人跟踪程序。至此，完成机器人跟踪系统的设计。实验结果表明，本系统不仅缩小了激光再制造机器人跟踪误差，左右偏差均为0.12 cm,还具有更好的激光再制造机器人避障精度，最高可达到97%,具有更高的实际应用价值。     

面向复杂曲面的激光切割机器人移动速度平滑控制

为了提高复杂曲面下激光切割机器人的移动速度控制精度和适应能力,提出了一种面向复杂曲面的激光切割机器人移动速度平滑控制方法。通过齐次变换矩阵和D-H运动学分析方法,组建激光切割机器人运动学模型,获取机器人对应方程的正反解。采用刀具路径插补和激光入射角调整规划方法控制激光聚焦点在复杂曲面上的切割运动。同时引入加减速滤波方法修正轨迹插补后速度曲线连续性较差的问题,最终实现激光切割机器人移动速度平滑控制。仿真实验结果表明,所提方法可以有效提升激光切割机器人移动速度平滑控制精度。     

基于Screen Maker的ABB机器人二次开发在激光熔覆中的应用

工业机器人激光熔覆零件具有特殊性、复杂性、小批量等特点,导致机器人编程和参数调节占用时间长,培训机器人操作者周期也长,为了解决这一问题,基于ABB机器人的Screen Maker功能,对示教器界面进行了二次开发,利用RobotStudio软件对机器人激光熔覆进行了仿真,并在真机上进行了验证,实现了机器人当前工作状态和信息的显示以及机器人运行关键参数的控制,满足激光熔覆工艺柔性生产的需要。     

欧洲剪影:激光应用

欧洲各国正在多种产业中应用激光技术,如英国BRITE计划中即列入了自适应控制、薄板焊接、反馈、机器人系统、激光表面处理工程、高能激光材料加工等应用激光技术的课题;Eurolaser公司投标开发5种100kW的激光器;英国ImPerial大学Steen博士报告了以下趋势:机器人激光遥控正急起直迫,工艺自动遥控的机器人将得到实现.     

用机器人进行激光切割

在大型汽车面板生产线上 ,由光纤传导的 Nd∶ YAG激光保证了加工的灵活性和精度 ,CO2 激光器却无法满足这些要求 ,尤其当操作系统是机器臂的时候。最近宝德 ( Budd)公司发展的一种灵活机器人激光单元就是一例。1 999年 1 0月 ,公司在定购的支架上安装一套完全一体化的灵活激光系统 (称为“激光世界”) ,用于切割一家汽车公司的新型运动多用途车的主体部分 (如图 1 )。机器人激光单元进行了预生产 ,在 2 0 0 0年 2月份收尾工作提上日程 ,以完成它的第一项工作。对系统的要求包括以± 0 .2 0英寸的精度在画好轮廓的器件各面作直线无渣切割…     

通快荣获戴姆勒公司“特别创新奖”

在戴姆勒克莱斯勒股份公司的主要供应商会议和2009年戴姆勒供应商颁奖仪式上，通快公司获得了由戴姆勒克莱斯勒股份公司颁发的“主要供应商创新奖”。这表明戴姆勒公司充分肯定了通快公司对其机器人驱动的激光焊接系统RobScan的发展所做出的贡献。     

机器人位姿测量中激光跟踪仪布局位置研究

应用激光跟踪仪进行机器人位姿测量时,为了减小激光跟踪仪分布位置对测量结果的影响,对激光跟踪仪布局位置开展优化。以ABB IRB1410型机器人为研究对象,规划了其测量区域。通过构建激光跟踪仪误差传递函数,对激光跟踪仪测距误差、测角误差对整体坐标测量精度影响进行分析。通过仿真分析研究了激光跟踪仪不同分布位置下机器人测量区域内测量点整体偏差的分布规律。通过构建激光跟踪仪布局评价函数并基于MATLAB无约束线性优化算法确定了激光跟踪仪最优布局位置主要位于测量区域中心轴线及其延长线附近,并对最优位置相邻区域整体测量偏差的分布规律进行了分析,为机器人现场测量提供一定的参考依据。     

基于激光传感探测技术的多机器人编队协调控制研究

传统编队协调控制方易产生部分路径数据丢失,机器人产生方向角误差大,为此设计基于激光传感探测技术的多机器人编队协调控制方法.利用激光传感探测技术获取机器人路径数据,采用一致性数值关系更新获取得到的路径数据,设定分散参数控制路径数据发生丢失,制定机器人编队规则,积分处理机器人在行驶路径上产生的滑面,设计机器人终端协调控制策...     

虚拟现实和激光传感技术的机器人轨迹跟踪

为了优化机器人轨迹跟踪的准确性,提出了虚拟现实和激光传感技术的机器人轨迹跟踪控制方法。采用虚拟现实技术建立机器人视觉映射关系模型,掌握机器人运行参数状态,把机器人视角设成论域,并把激光传感器所感知的障碍物信息转换至论域中,计算障碍物阻力与目的地引力,控制机器人避开障碍物,跟踪预设轨迹运行至目的地。结果表明,本方法的机器人跟踪精度超过95%,机器人运行轨迹跟踪误差均小于5%,而且机器人轨迹跟踪准确性优于对比方法。     

激光自动化焊接空间曲面零件工艺研究

为了焊接紧密接合不锈钢空间曲面零件,使用机器人与Nd:YAG激光焊接设备组合系统.文章讨论了工艺因素对焊接效果的影响,包括零件是否紧密结合、程序编写、轨迹规划和激光焊接参数.通过激光切割零件提高接合紧密度;选择转弯区fine尺寸控制激光的实时关断;将焊接面分为两个半椭圆,配合机器人手臂的外旋转轴,完成一次焊接;在激光脉冲峰值功率2.5kW、脉冲宽度3ms、脉冲频率33Hz,单脉冲能量7.5J,机器人手臂行走速度0.25m/s的工艺参数下能获得良好的焊接效果.实验表明,Nd:YAG激光配合高自由度机器人手臂,能够实现空间曲面的高质量焊接.     

电子行业的工业读码应用

DataMan基于图像的读码器正在世界各地的读取应用中快速取代激光扫描仪,因此有越来越多的制造商意识到了它们的重要性及优点。在了解DataMan之前,我们先了解一下视觉技术。 视觉技术 视觉究竟可以为您做什么呢？此时,“GIGI”是比较恰当的解释,即引导、检验、测量和识别。视觉可以通过“定位”对象或元件“引导”机器,例如机器人应用。     

激光视觉传感在焊接机器人焊缝识别中的应用

为实现复杂工况下焊接机器人精准识别焊缝目标，将激光视觉传感技术应用于机器人焊缝识别中。以激光视觉传感器作为核心硬件，构建焊接图像采集系统，运用PCI总线卡检测传感器及外部指示灯是否为连接状态，通过PXR800图像采集卡在规定时间内得到激光焊接图像，使用串口通信程序完成图像高效传输。分别采用双边滤波器与模糊算子实施图像去噪与增强处理，优化图像角点与激光条纹中心点，利用等式约束方程修正卡尔曼滤波后的图像坐标值，完成高精度焊缝识别任务。仿真结果证明，激光视觉传感能够帮助机器人提升焊缝识别精度、增强抗干扰能力，为焊接机器人的推广应用发挥积极作用。     

应用多传感器激光视觉的焊接机器人变质心补偿控制

制造、安装、机械传动和温度变化等诸多方面的误差较大,产生补偿机器人变质心偏移度,任务执行途中失去期望位姿,为了提高焊接机器人工作效率,提出应用多传感器激光视觉的焊接机器人变质心补偿控制方法。建立焊接机器人变质心模型,应用激光传感器扫描焊接机器人实际轨迹和位姿的几何特征,获取激光视觉图像标定管道焊缝,结合PLC控制器,调整焊接机器人轨迹和位姿,消除惯性力对变质心位移的干扰,实现焊接机器人变质心补偿控制。实验结果表明,在X-Y坐标面、Z-X坐标面和Z-Y坐标面上的变质心补偿轨迹均与期望轨迹误差5 cm左右,高度重合;控制后,焊接机器人惯性位移在0.1 cm之内,近似于零,惯性力不再引导焊接机器人移动,可以稳定停靠在目标位置,变质心控制性能好。     

激光视觉引导下的工业机器人步态运动学参数辨识

工业机器人在多个领域都有广泛应用,而离线编程则成为其重要的发展方向。由于离线编程对机器人自身的绝对定位精度有较高要求,为提升绝对定位精度,设计一种激光视觉引导下的工业机器人步态运动学参数辨识方法。基于线结构激光测量技术,设计由工业智能相机、感光元件、滤光片、线激光器构成的激光视觉传感器,使用该传感器测量工业机器人,以获取其三维信息。通过粗引导与精引导两个步骤对激光视觉传感器实施激光视觉引导,以提高效率,降低瞄准误差。工业机器人步态运动学参数误差的辨识模型,通过最小二乘法对模型实施迭代求解,以获取精确的方程组解,从而完成步态运动学参数辨识。测试结果表明,该方法的步态运动学参数辨识误差低于0.02 mm,在30次迭代次数以内即可完成求解。     

基于人工智能的机器人激光全局定位系统

针对传统机器人定位系统由于定位精度低、定位范围小，导致其存在定位误差大的问题，利用人工智能和激光扫描技术，从硬件和软件两个方面优化设计机器人激光全局定位系统。改装系统的嵌入式处理器和无线传输网络，并从激光信号发射、接收、处理以及供电四个方面完成对激光定位传感器的设计，按照运行原理连接各个硬件设备。通过激光定位传感器设备的运行，获取机器人实时激光扫描数据。利用人工智能技术得到机器人实时位姿的求解结果。最终通过机器人全局位置坐标的计算，实现系统的软件定位功能。通过系统测试得出结论：设计系统的平均定位误差为0.77 m,小于0.1 m,且能够显示机器人在所有位置上的定位结果，即设计系统在定位精度和定位范围两个方面均满足设计要求。