冶炼机器人位姿标定及运行可靠性

对冶炼用CS－1双擘工业机器人现场使用中的位姿标定及运行可靠性进行了研究。提出了一种简便有效的现场标定计算模型和标定方法对机器人进行位姿标定,由标定变换矩阵补偿同一测点的实际值和计算值的误差,可同时减少机器人定位误差和由臂杆几何参数偏差所引起的运动误差,显著提高需进行连续路径控制的机器人的现场定位精度和位置跟踪精度。此外,提出了用增加机器人现有硬件的冗余功能和设置敏感器件的替代功能以提高机器人现场运行可靠性的方法。实践证明,该方法能提高恶劣环境下易失效部件的可靠度,进而提高机器人的整机使用性能。     

基于差分进化的并联机器人位姿正解

利用并联机器人位姿反解容易求取的特点,把并联机器人的位姿正解问题转化为假设已知位姿正解,通过位姿反解求得杆长值,并使所求得的杆长值与给定的杆长值之差为最小的优化问题,然后利用差分进化的全局寻优能力来直接求解并联机器人的位姿正解.6-SPS型并联机器人位姿正解的数值仿真结果表明,该方法较遗传算法求解精度高且收敛速度快,经过508步迭代之后,位置误差小于0.000 1 mm,姿态误差小于0.000 1°.该方法不仅避免了繁琐的数学推导和迭代初值的选取,又可以获得符合精度要求的运动学正解,为解决并联机器人正向运动学问题提供了新的计算策略.     

基于三维点云的机械臂抓取位姿检测方法

针对机械臂抓取检测中对物体抓取位姿检测精度低的问题,提出一种基于三维点云的机械臂抓取位姿检测方法。首先设计基于注意力机制的端到端抓取位姿检测网络SE-PointNetGPD(简称SEPN-GPD),其次针对pointnet网络在利用共享权重的多层感知器MLP处理3D点云数据时信息冗余的问题,引入通道注意力机制SENet模块,通过自适应地调整各个特征区域权重的方式,提升网络特征提取能力从而提高抓取位姿检测的准确性和可靠性,然后在YCB和BigBIRD公开数据集上进行验证。实验结果表明：SEPN-GPD抓取位姿检测方法的分类精度分别为86.2%和85.14%,且网络具有较好的模型泛化能力和较高的鲁棒性与稳定性,优于当前主流的PointNetGPD和GPD等抓取位姿检测方法。     

基于L-M算法的正交Stewart平台位姿正解的初值补偿

针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共轭梯度算法、GDA梯度下降自适应算法所建立的BP神经网络模型进行对比分析,重点分析模型的适应性、预测输出、误差性能等。结果表明:采用提出的基于L-M算法改进的BP神经网络模型对正交Stewart六自由度平台位姿正解的迭代初值校正后,收敛速度有显著提升,初始值校正误差低于0.1%,校正结果满足预期要求。     

正交双目视觉长轴类零件装配端位姿检测方法

为解决非正交双目立体视觉在长轴类零件三维位姿检测中需要多个特征点进行匹配,计算量大以及视野中难以获取整个零件的图像等问题,提出一种基于正交双目立体视觉检测长轴类零件装配端三维位姿方法.采用光轴正交的两个相机同时采集长轴类零件装配端的图像,分别采用亚像素法对所采得的图像进行处理,可以得到被检测长轴类零件装配端在两个相机图像坐标系内的位置和姿态,再依据正交双目立体视觉模型对两组位置信息进行融合得到其三维位姿.实验结果表明:利用两个CMOS相机构成的正交双目立体视觉能够快速、精确检测长轴类零件装配端的三维位姿.该方法只需要一个特征点进行匹配,计算量小、简单易行,适用于通过机器视觉引导工业机器人进行精密长轴类零件的快速装配.     

机器人位姿重复性测试及计算的一种新方法研究

本文提出了一种经济、简单的新方法测试机器人的位姿重复性,简化了计算的公式,减少了计算工作,具有一定的实用价值.     

一种三角平台机构的位姿判定方法

介绍了双三角平台并联机构的组成特征，深入地探讨了其位置正解的求解过程，并对该机构所产生的运动进行了分析。并给出工程应用中数值法的求解实例。     

一种零件位姿调整新方法的研究与应用

提出一种零件位姿调整的方法,即借助零件与垫座体相对位置状态划分及相互转化从而逐步减小位姿偏差.仿真结果表明,该方法简捷、易行、实用.     

并联机构实现舱段对接的位姿测量方法及试验研究

针对目前串联对接技术的不足,为实现舱段自动对接,研制了一套以激光跟踪仪为测量设备,并联机构为对接机构的舱段对接系统,提出了一种位姿测量及换算方法,旨在为并联机构实现舱段对接提供可靠的调姿运动参数.首先,以特征测量为基础,匹配移动舱段与激光跟踪仪之间的坐标系关系,将移动舱段坐标系作为中间坐标系,分别构造移动舱段与动平台及...     

基于混合现实交互的指挥棒位姿跟踪

为解决目前混合现实系统交互的自然性、直观性与准确性不高的问题,提出一种基于指挥棒的交互方式,其实现的关键是能够实时、准确地对指挥棒位姿进行测算与跟踪.为此,重点探讨一种基于双色标的视觉跟踪方法对指挥棒位姿进行测算.具体思路是先对颜色标进行快速轮廓提取,然后采用最小面积矩形法修补轮廓,从而得到颜色标在平面投影的位姿.最后利用双目视觉定位原理计算出颜色标在三维空间上的位姿即为所求的指挥棒的三维位姿.为验证所提方法的有效性,采用实验对该算法的实时性、准确性进行了分析.结果表明,该方法的实时性与准确性均能满足交互需求.     

航天器交会对接位姿视觉测量迭代算法

针对航天器交会对接过程中利用单目视觉进行相对位姿参数确定问题,利利用由目标航天器上4个非共面设置的特征光标点和追踪航天器上单个CCD相机组成的交会对接航天器单目视觉测量系统,推导了交会对接航天器间相对位姿参数测量的迭代算法,将相对位姿参数求解问题转化为非线性优化问题,在目标航天器像平面空间内推导优化目标函数,利用Levenberg-Marquardt算法求解该非线性优化问题,并选择一解析算法以快速求解迭代初值,仿真结果表明算法的有效性和可靠性,能够满足交会对接航天器测量精度要求。     

助行训练机器人骨盆位姿控制机构动力学研究

为了辅助病人完成行走训练,提出了一种助行训练机器人骨盆位姿控制机构.根据该机构的原理简图和各杆件的受力,利用牛顿定律分别建立了各杆件的动力学方程.基于联立约束法建立了骨盆位姿控制机构的动力学模型,并根据骨盆位姿的运动规划完成了动力学仿真分析,得到了机构的驱动力(矩)曲线和各杆件的加速度曲线.仿真结果表明,该骨盆位姿控制机构能够实现人体骨盆的位姿控制,动力学仿真可以方便地获得机构的运动参数.该研究为实现助行训练机器人的控制及性能改进提供了理论依据.     

月球车地面试验位姿测量技术研究

为了在地面验证月球车的位姿确定性能和移动控制性能,文中设计了一种基于室内GPS测量系统的月球车跟踪测量方案,首先介绍了室内GPS系统的构成和测量原理,然后针对月球车地面验证试验,设计了试验场地坐标系建立方案、月球车坐标系建立方案和月球车坐标系的跟踪测量方案,最后对试验测量系统进行了精度分析．     

一种相机位姿鲁棒估计方法

针对位姿估计算法对鲁棒性和精度要求高的特点,提出了一种鲁棒的高精度位姿估计方法:该方法以3个样本点对为基础,首先假设各空间点到投影中心的距离近似相等,然后根据像点与空间点间的几何约束关系建立方程组并推导迭代公式,进而迭代求解各空间点到投影中心的距离;以此为基础,提出了一种最小二乘绝对定向方法来获取相机的初始位姿。最后根据空间点与像点之间的共线约束进行迭代优化,得到最终的相机位姿。测试表明,该方法在满足假设的条件下能很好地收敛,并达到较高的解算精度。     

具有悬架系统的全地形机器人位姿控制

机器人在非铺装路面行驶时,不可避免地会引起机体位姿(位置与姿态)改变,路面会对机体以及机载设备产生破坏冲击,为减小机体与机载设备的振动,设计了一款具有慢主动悬架结构的轮腿式全地形移动机器人(WLATMR),并验证了其隔振性能。为实现整机位姿闭环控制,首先基于运动学与动力学建立考虑悬架影响的整机位姿模型,分析悬架影响对机身位姿的影响,然后通过PI控制实现SIMULINK与ADAMS的联合仿真,对比分析模型优化前、后(优化前:忽略悬架影响,优化后:考虑悬架影响)的整机位姿控制效果。结果表明,优化前、后WLATMR的位姿跟踪效果相差不大,但是优化后的模型能够有效降低对作动器工作速度、工作位移等性能的要求。最后,通过调整PI参数使模型优化前、后的作动器工作速度相同,在此条件下再次仿真,结果表明优化后模型能够有效改善系统的瞬态响应性能指标,验证了模型及算法的正确性,同时为机器人增加隔振悬架系统提供了理论参考。     

基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法

为了解决柔性夹具夹取异形零件过程中工件与夹具相对位置具有不确定性的难题,提出基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法. 通过图像预处理及零件表面特征提取,建立工件位姿向量. 通过系统建模、误差分析及函数拟合,将工件位姿校正量分解为原始位姿差、旋转引入位姿差及残余位姿差三部分,将三部分位姿差进行线性组合作为零件位姿误差补偿量反馈给机器人,以引导机器人完成装配. 为了验证算法的有效性,以涡旋式汽车空调压缩机动盘装配为例,设计机器人手眼装配系统进行实验. 实验结果表明,该系统能够保证校正后的零件位姿与目标位姿角度偏差和x及y方向位置偏差分别小于0.6°和0.6 mm,平均装配时间小于20 s,实验过程中装配成功率达到99.67%.     

基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计

采用基于视觉信息的姿态估计方法对微小型无人直升机位姿估计进行了研究.在分析视觉信息与直升机运动关系的基础上,可以看出,稳定解算航拍图像序列之间的单应矩阵是整个方法的关键.而解算单应矩阵需得到序列图像之间的特征匹配点.为了获得稳定的、抗噪性强的同平面特征匹配点,方法采用了基于尺度不变特征变换(SIFT)算法和基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的匹配策略.在一套真实的微型无人直升机系统上的实验证明,通过该方法得到的位姿信息可以达到无人直升机自主飞行所需的精度要求.     

一种基于直线特征的单目视觉位姿测量方法

提出了一种基于直线特征的单目视觉位姿测量方法SoftNewton。构造了新颖的目标直线与图像直线匹配评价函数,避免检测图像中直线的端点,最终通过软决策技术确定直线特征匹配关系,并采用高斯牛顿迭代算法基于全透视成像模型解算目标位姿。和POSIT算法相比,高斯牛顿迭代算法保持了旋转矩阵的正交性,提高位姿解算精度。仿真图像实验中,在干扰直线和噪声存在的情况下算法经过29次迭代解算得到正确的直线特征匹配矩阵,姿态误差小于0.2°,位移误差小于0.5 mm。仿真图像和实际图像实验结果均表明SoftNew-ton具有较高解算精度和较强的鲁棒性。     

极限位姿工况下四自由度机械手力学特性

针对四自由度机械手工作时手臂易发生弯曲、疲劳断裂等问题, 构建了机械手的有限元模型, 对极限位姿状态下的水平最大伸展位姿与垂直最大伸展位姿的机械手进行仿真实验, 验证了其可靠性, 并对机械手进行相应的物理样机实验。结果表明: 在两种极限位姿工况下, 机械手的最大应力均位于小臂的连杆上端, 最大位移则位于机械手前臂的前端, 其中最大应力为19. 131 MPa, 最大位移为0. 278 mm。同时通过对有限元计算分析结果与实验结果的对比分析, 仿真结果与实验结果数据基本一致, 验证了机械手有限元分析的正确性。     

大型工件位姿估计中的稀疏点云配准方法

针对飞机、轮船、汽车等大型设备制造领域中大尺寸工件的精确位姿检测的问题,提出了一种用于估计具有自由曲面特征的工件空间位姿的稀疏点云数据自动配准算法。为了提高点云配准的精度和速度,着重将配准过程分为粗略配准和精确配准两个阶段实现。鉴于稀疏点云数据中的各点曲率具有旋转平移不变性,设计基于曲率特征的点云粗略配准算法;为弥补现有ICP算法的不足,提出基于距离约束的四叉树逼近算法。仿真实验表明,完成点云配准后,稀疏点云中各个点位的平均误差为0.0168 mm,均方差为0.0095 mm,说明该算法能够自动、准确、快速地实现点云数据配准。