无标定机械臂视觉伺服控制的实验设计

机器人视觉伺服系统是机器人领域一重要的研究方向,它的研究对于开发手眼协调的机器人在工业、生产、航空航天等方面的应用有着极其重要的意义.研究视觉伺服控制的无标定模型这一问题,首先介绍了无标定的视觉伺服控制原理.然后设计了无标定的视觉伺服控制实验,给出了实验算法,最后给出了实验结果,实验结果表明无标定的视觉伺服控制的有效性.     

基于非最小化优化的手眼标定方法

在分析手眼标定问题数值特征的基础上,提出一种新的基于非最小化优化的手眼标定方法。采用张量的形式描述手眼标定方程,提出了非最小化优化条件下的代价函数,通过特征计算求解相应估计方程。扰动分析证明了该方法求解的精确性。分别采用仿真数据和真实数据进行试验。试验结果显示,该方法能够通过无初值的计算实现手眼方程的求解,避免了优化迭代产生的复杂计算,具有较高的鲁棒性、有效性和天然的运动选择特性。与其他方法相比较,新方法大大节省了运算时间,并降低了计算误差,为机器人系统的实际标定提供一个很好的选择。     

机械臂视觉伺服路径规划研究进展

视觉伺服控制是机械臂完成各种复杂作业任务的有效手段,而机械臂在动态非结构环境下自主作业的路径规划方法是视觉伺服控制领域的难点和关键.分析了动态非结构环境下视觉伺服路径规划中存在的两类约束及其处理方法,介绍并评述了国内外在机械臂视觉伺服控制中路径规划方面的相关研究进展,讨论并分析了不同路径规划方法在收敛性和稳定性等方面存在的不足,对未来的研究方向进行了展望.     

改进的单特征点机器人手眼自标定方法

针对手眼标定过程要求机器人运动次数过多的缺点,提出了一种改进的单特征点手眼自标定方法.引入手眼关系矩阵的解耦运算,分别标定手眼旋转矩阵和平移向量.运算过程无需计算特征点位置,操作过程仅需机器人末端有5次以上平移运动和2次以上旋转运动.实验与误差分析结果表明,所提方法满足工业机器人手眼视觉测量的需求.     

基于光轴约束的机械臂运动学标定方法

为了提高机械臂的绝对定位精度,本文提出一种基于光轴虚拟约束的运动学参数标定方法。建立基于虚拟直线约束的运动学误差模型;本文在相机光轴的约束下,使用基于图像的视觉控制方法,使机械臂末端标定板的固定特征点依次到达光轴的多个位置;根据运动学模型计算特征点的对齐位置差,并使用迭代最小二乘法求解运动学参数误差。设计了Reinovo六自由度工业机械臂的运动学参数标定实验,对于随机产生的测试点,标定前的平均对齐误差为1. 50 mm,标定后降至0. 72 mm,机械臂末端的定位精度提高了52%,实验结果验证了该方法的有效性。     

一种搭载深度相机的机器人手眼标定方法

针对机器人手眼标定过程中人工标定时间长和标定误差大的问题,以双目测量为基础,设计了一种基于深度相机的机器人手眼标定方法.深度相机对标定物进行成像并建立点云模型,通过标定物的特征点视差及深度值反映摄像机的空间关系,同时导入机器人基坐标系下坐标,计算手眼关系变换矩阵,完成机器人手眼关系标定.实验表明:该方法标定的平面误差不...     

一种基于图象的无标定视觉伺服方法的研究

采用基于图象的视觉伺服方法，绕过了3D空间的重建，直接利用图象特征来控制机器人的运动、给出了一种基于图象的无标定的视觉伺服控制方法，通过动态估算图象雅可比矩阵来代替实际的雅可比矩阵，消除了工业应用中标定的繁琐和由此引起的误差，特别避免了基于位置控制方法成像过程的非线性和图象匹配等带来的视觉重建困难。     

一种新的双目立体视觉伺服控制模型及实验研究

针对目前手眼视觉伺服系统模型中普遍存在深度信息估计的问题,提出了一种用于双目视觉伺服控制的模型,该模型避免了深度值的测量与估计,提高了系统的控制性能,从而解决了未知物点的深度信息估计的问题。本文应用此模型,单独考虑机器人的运动学特性,设计了机器人末端执行器进行定位控制的控制器,仿真结果验证了该模型与控制算法的有效性;进一步提出了模型使用的改进算法,使该模型更具有宽泛的实用性;并且,进行了基于MOTOMAN UP6型机器人的双目视觉伺服控制实验,实验结果验证了该模型在实际控制工程中的有效性、可行性。     

机械手伺服系统的两级智能模糊控制

本文给出了高精度伺服系统的一种智能模糊控制器。基于正向、逆向推理和智能协调思想，提出了具有分段、参数自适应、模糊前馈和智能协调的模糊控制器。仿真结果表明，该控制器精度高、抗干扰能力强、实时性好。     

吊装用起重机自动定位视觉伺服控制

传统起重机自动定位方法精度低,稳定性差,不能形成真正的闭环控制,现有起重机视觉定位方法普遍存在抗扰动性能差和视觉雅可比矩阵参数难以获得等问题。为了解决外部扰动影响视觉伺服定位精度和稳定性的问题,建立了扰动工况下吊装末端执行器的位姿数学模型,提出一种基于自抗扰控制器的视觉伺服扰动抑制方法。根据图像投影特性,得出雅可比矩阵参数与图像特征微分关系方程,设计了雅可比矩阵参数估计值自适应更新率,并建立闭环动力学方程。根据图像特征误差,构建李亚普诺夫函数,给出了系统稳定性证明。进行仿真与实验分析,结果表明:当视觉误差收敛后,位置与速度曲线均趋于零值,说明在视觉不确定性和恒定、瞬时扰动的情况下,本文方法仍然具有令人满意的定位精度。通过与其他控制方法的对比结果分析可知,本文方法在保证视觉伺服系统定位精度的同时,能够加快视觉误差的收敛速度,具有更好的稳定性,因此,适用于吊装用起重机自动定位视觉伺服系统。     

#br# NAO机器人的视觉伺服物品抓取操作

针对家庭环境中服务机器人物品的抓取问题,提出一种改进的基于位置的视觉伺服抓取算法。首先,利用Naomark标签完成对物体的快速识别,并通过世界平面单应矩阵分解对物体的位姿进行估计;然后,对NAO机器人的机械臂进行运动学建模,并分别设计单臂和双臂抓取的视觉伺服控制律;最后,为进一步提高抓取的稳定性和鲁棒性,对末端执行器进行路径规划。实验结果表明,本方法能够快速、稳定地抓取目标物品。     

速度分解控制算法在移动三维机械臂上的仿真

提出在一个7-DOF移动三维机械臂模型基础上的分解运动速度协调控制算法,实现了移动本体和末端执行器的协调运动控制.通过移动三维机械臂的仿真说明了移动三维机械臂具有移动操作特性,并拥有很大的工作空间.三维仿真结果证明了所提出方法的有效性.     

基于虚拟激励法的移动手臂振动分析

以自行研制的具有悬架的移动手臂为研究对象,通过有限元离散化方法建立移动手臂振动动力学模型,然后通过虚拟激励法,得到了移动手臂在不平地面随机激励下的动态响应,为机器人悬架设计和移动手臂振动控制提供了快速分析方法。     

超冗余全方位移动操作臂的逆运动学求解

针对超冗余度机器人的运动学逆解求解快速性与优化性难以兼顾的问题,对于一类9自由度超冗余全方位移动操作臂,提出一种关节等效和局部优化相结合的逆运动学求解方法.分析系统结构特点,在位姿分离的基础上对不同自由度合理分组.根据手爪的抓取姿态求得腕点位置,并以关节角运动幅度最小为目标函数,将决定腕点高度的两个关节的优化求解转化为二元函数的条件极值问题,在快速准确求解的同时有效利用了系统的冗余特性.仿真实验表明,该方法能够兼顾实时性、准确性和优化性的要求.     

机器人柔性臂的扭转振动主动控制研究

针对具有两连杆结构的空间机器人，设计了一种压电驱动器来抑制空间机器人柔性臂的扭转振动。采用拉格朗日方程和假设模态法对此机器人系统进行了理论建模，并建立了考虑随机干扰的状态空间表达式，基于随机最优控制理论设计了线性二次型高斯（LQG）状态反馈控制器。仿真结果表明，该主动控制策略能够有效衰减机器人柔性臂的扭转振动，从而提高了末端执行器的定位精度。