新的单目视觉系统两步手眼标定方法

为了实现单目视觉系统的快速、精确的手眼标定,本文提出了一种新的两步式手眼标定方法,将手眼标定分为求解旋转关系和平移关系两步.首先机器人携带标定板进行两次平移运动求解旋转关系,然后机器人工具坐标系执行若干次旋转运动求解平移关系.该方法简单快速,不需要昂贵的外部设备,通过实验最终验证了该方法的可行性.     

基于HALCON的机器人手眼标定精度分析与反演方法

通过视觉引导机器人完成抓取任务,机器人手眼标定的精度直接影响了抓取任务作业精度和抓取成功率。对于基于位置的机器人视觉引导系统,手眼标定的任务则是确定机器人坐标系与相机坐标系之间的位姿关系。通过HALCON平台,使用线性标定法实现了6DOF机器人的手眼标定。对手眼标定的结果进行反演,直观地展示了手眼标定的精确程度。最后通过采集多组不同数量的图片,在HALCON平台下验证了不同摄像机模型对手眼标定的精度影响,以及同种摄像机模型在不同数量图片的情况下手眼标定的标定精度。实验证明,根据位姿矩阵中待求解的未知量个数采集合适数量的图片和使用更精确的摄像机模型能够提高手眼标定的精度。     

基于四元数的机器人手眼标定算法

为简化手眼标定算法的同时保证标定结果的准确性,提出一种基于四元数的机器人手眼标定算法。首先基于四元数改写手眼标定方程的形式,用奇异值分解方法(SVD)求解手眼关系的旋转部分,再将旋转部分代入手眼标定方程求解手眼关系的平移部分。通过数值仿真和机器人标定实验,将新算法和基于矩阵直积的手眼标定算法进行比较。结果表明:所提算法的稳定性和准确性均优于矩阵直积标定算法。     

基于手眼立体视觉的机器人定位系统

研发了基于手眼的机器人定位系统,采用了眼在手上的单目摄像机,通过机械手的一次移动实现了立体视觉的功能.提出了一种方便有效手眼标定方法,避免了复杂的传统手眼标定过程,无需求解摄像机外参数和手眼变换矩阵.仅获取标定时刻的摄像机综合参数和机器人位姿,就可以在机器人基坐标系中视场范围内的任意两点进行检测,根据立体视觉的约束关系求解出目标物体在机器人基坐标中的位置,进而实现对目标物体的精确定位.     

一种新的三维测量机器人手眼标定方法

为了提高三维测量机器人的手眼标定精度以更好地满足工业需求,提出了一种采用动态改变变异率的自适应差异进化算法进行手眼标定的新方法;首先构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统,利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型;然后针对数学模型中的手眼关系,使用半径已知的球体,采用定点变位姿的方法,进行粗略的估计,并对手眼关系求解的精度进行分析;最后采用动态改变变异率的自适应差异进化算法对手眼关系做进一步寻优;实验结果表明,算法具有较高的求解精度;该方法用于手眼标定是可行的、有效的,整个标定过程简单,便于实际应用。     

基于主动视觉的手眼矩阵和光平面标定方法

为解决现有基于主动视觉方法标定手眼矩阵和结构光平面操作较复杂的问题,提出一种基于主动视觉的同时标定手眼矩阵和光平面的方法。通过精确控制机器人做两次相互正交的平移运动,求解手眼矩阵的旋转部分;而后通过两次及以上带旋转运动,求解手眼矩阵的平移部分和光平面方程。该方法简单,无需使用特定靶标,标定过程只需3个特征点,即可实现机器人手眼矩阵和光平面方程的标定;实验结果证明了该方法的有效性。     

自由度冗余蛇形臂机器人手眼标定研究

针对自由度冗余蛇形臂机器人的手眼标定问题,提出一种不依赖蛇形臂机构运动参数求解视觉系统与末端法兰盘手眼关系的方法;借助外部辅助双目相机系统,通过构造外部相机、末端法兰盘、视觉导航相机三者坐标系的闭环转换得到待求手眼关系;首先根据立体视觉原理得到标志点在对应相机坐标系下的3D坐标;然后利用四元数法分别求得外部相机坐标系与法兰盘坐标系、外部相机坐标系与视觉导航相机坐标系间的转换关系;最后构建坐标系转换关系闭环求得手眼关系;实验结果表明,该标定法避免了蛇形臂自由度冗余导致运动控制精度差带来的干扰,标定精度满足设计要求。     

精确标定关节臂视觉检测系统手眼关系

在关节臂视觉检测系统中,视觉传感器与关节臂末端的手眼关系标定的准确性直接影响到系统的测量精度。推导了关节臂手眼问题的数学关系模型,提出了一种基于遗传优化算法的双阶段手眼标定的新方法,即先采用常规方法求取手眼变换矩阵主要参数的初始值,在初始值的基础上利用遗传算法优化手眼标定模型的所有参数,建立遗传优化算法的手眼关系数学模型。通过实验论证了该方法的优良性和可行性,对一般手眼问题具有一定的可移植性,系统测量精度优于40 μm。     

基于误差分布估计的机器人手眼标定方法研究

精确的机器人手眼标定对于机器人的视觉环境感知具有重要的意义。现有算法通常采用最小二乘估计或全局非线性优化求解方法对机器人手眼系统的变换参数进行估计。当系统存在测量粗差时直接采用最小二乘估计会导致标定结果精度的下降;基于全局非线性优化策略的标定算法则由于数据粗差的影响,求解过程易过早收敛也会造成标定精度低。为了解决误差粗差敏感的问题,提出了一种基于误差分布估计的加权最小二乘鲁棒估计方法,以提高机器人手眼标定的精度。首先,通过最小二乘估计计算手眼变换矩阵;之后计算每对坐标对应的误差值;根据误差值的分布概率初始化对应坐标数据的权值;最后采用加权的最小二乘估计重新计算机器人手眼标定矩阵。最后引入迭代估计策略进一步提高手眼标定的精度。设计的机器人手眼标定实验及结果证明,所提算法能够在数据粗差影响下保持较高的标定精度,更适用于机器人的手眼标定问题。     

基于RANSAC的便携式激光扫描测量臂手眼标定方法

便携式测量臂和激光扫描测头手眼关系的确定是便携式激光扫描测量臂系统中的关键问题。针对测量臂末端相对运动旋转轴之间的夹角和测量臂与扫描测头相对运动的旋转角差值这两个影响手眼标定精度的因素,设定激光扫描测量臂标定数据筛选原则,提出一种基于随机采样一致性的自适应阈值手眼标定算法。蒙特卡洛仿真实验和激光扫描测量臂实测实验结果表明,提出的算法对四元数方法求解的相对旋转轴和平移向量误差标准差精度分别提高了2.42%,4.14%,可以满足便携式激光扫描测量臂系统的测量精度要求。     

基于相机空间点约束的机器人工具标定方法

工具标定就是确定工具坐标系相对于机器人末端坐标系的变换矩阵,但传统的解决方案是通过人工示教点约束的方法,为此提出一种基于视觉相机空间的自动工具标定方法。在末端工具上增加特征点如圆环标志,利用相机建立机器人三维空间与相机二维空间之间的关系,通过自动的三维空间视觉定位,实现对圆环标志的中心点的点约束,视觉定位不需要相机的标定等繁琐过程。基于机器人的正运动学和相机空间点约束完成工具中心点(TCP)求解。重复实验的标定误差小于0.05 mm,实验的绝对定位误差小于0.1 mm,验证了基于相机空间定位的工具标定具有较高的可重复性以及可靠性。     

一种实用的手眼视觉系统定位方法

深入研究了机器人手眼视觉系统的立体定位问题。首先,重新将手眼问题公式化,得到一个新的系统模型;然后,在此基础上提出了一种实用有效的标定方法。其核心思想是直接将图像坐标映射到机器人基坐标系中,把系统参数作为一个整体来获取,而不必分别计算摄像机内部的每一个参数。与原方法相比,本方法可随意改变末端姿态定位,即定位时摄像机对目标取像的姿态不受任何约束。实验表明,该方法操作方便、实现简单、定位精度高。这一方法的提出克服了原方法的局限性,大大推广了手眼视觉系统的应用范围。     

机器人的位姿标定及其误差补偿

本文用建立机器人目标空间转换矩阵的方法,通过对机器人几点位姿的标定,从而补偿这几点及以这几点为中心的小区域的误差.这种方法简便实用,仅用标定和增加一些软件的方法可使工业机器人位姿精度大大提高.     

In-field self-calibration of robotic manipulator using stereo camera: application to Humanitarian Demining Robot

A robotic manipulator using a stereo camera mounted on one of its links requires a precise kinematic transformation calibration between the manipulator and the camera coordinate frames, the so-called hand–eye calibration, to achieve high-accuracy end-effector positioning. This paper introduces a new method that performs simultaneous joint angle and hand–eye calibration, based on a traditional method that uses a sequence of pure rotations of the manipulator links. The new method considers an additional joint angle constraint, which improves the calibration accuracy when the circular arc that can be measured by the stereo camera is very limited. Experimental results using a manipulator developed for humanitarian demining demonstrate that relative errors between the end effector and the external points mapped by the stereo camera are greatly reduced compared to traditional methods.     

基于目标检测的机器人手眼标定方法

智能协作机器人依赖视觉系统感知未知环境中的动态工作空间定位目标,实现机械臂对目标对象的自主抓取回收作业。RGB-D相机可采集场景中的彩色图和深度图,获取视野内任意目标三维点云,辅助智能协作机器人感知周围环境。为获取抓取机器人与RGB-D相机坐标系之间的转换关系,提出基于yolov3目标检测神经网络的机器人手眼标定方法。将3D打印球作为标靶球夹持在机械手末端,使用改进的yolov3目标检测神经网络实时定位标定球的球心,计算机械手末端中心在相机坐标系下的3D位置,同时运用奇异值分解方法求解机器人与相机坐标系转换矩阵的最小二乘解。在6自由度UR5机械臂和Intel RealSense D415深度相机上的实验结果表明,该标定方法无需辅助设备,转换后的空间点位置误差在2 mm以内,能较好满足一般视觉伺服智能机器人的抓取作业要求。     

Robot calibration using a 3D vision-based measurement system with a single camera

One of the problems that slows the development of off-line programming is the low static and dynamic positioning accuracy of robots. Robot calibration improves the positioning accuracy and can also be used as a diagnostic tool in robot production and maintenance. This work presents techniques for modeling and performing robot calibration processes with off-line programming using a 3D vision-based measurement system. The measurement system is portable, accurate and low cost, consisting of a single CCD camera mounted on the robot tool flange to measure the robot end-effector pose relative to a world coordinate system. Radial lens distortion is included in the photogrammetric model. Scale factors and image centers are obtained with innovative techniques, making use of a multiview approach. Results show that the achieved average accuracy using a common off-the-shelf CCD camera varies from 0.2 to 0.4 mm, at distances from 600 to 1000 mm from the target, respectively, with different camera orientations. Experimentation is performed on two industrial robots to test their position accuracy improvement using the calibration system proposed: an ABB IRB-2400 and a PUMA-500. The robots were calibrated at different regions and volumes within their workspace achieving accuracy from three to six times better when comparing errors before and after calibration, if measured locally. The proposed off-line robot calibration system is fast, accurate and easy to set up.     

双目视觉引导机器人码垛定位技术的研究

针对机器人采用示教方式码垛时所遇到的误抓取等问题,提出了一种基于双目视觉引导机器人码垛的定位方法。完成了双目标定、手眼标定以及极线校正工作,利用灰度变换与图像滤波相融合的算法对图像进行预处理,提高图像的质量。将图像的灰度级分布与立体匹配算法相结合,提高立体匹配的精度,获得更好的视差图像,对视差图像进行处理得到了码垛产品区域的中心点,然后结合平行双目系统和手眼标定的结果引导机器人对产品进行定位、码垛。实验表明：该方法可实现对产品区域中心点的精确定位,获得其坐标值,引导机器人码垛。     

基于对偶四元数的机器人方位与手眼关系同时标定方法

针对相机姿态估计及机器人运动学正解存在测算偏差时,手眼标定及机器人坐标系-世界坐标系标定结果不能准确收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于对偶四元数理论的机器人方位与手眼关系同时标定方法.该方法首先将标定方程中坐标系刚体变换关系用螺旋轴、旋转角度和平移量参数化表示,再结合全局优化算法对平移量进行优化.搭建了PUMA560机器人数值仿真系统和工业机器人实测实验平台,将该方法与经典的四元数和对偶四元数标定方法进行了比较分析.仿真和实测结果表明,在相机姿态估计及机器人运动学正解存在测量误差的情况下,该方法无需初值估计和数据筛选依然可以保证求解结果的最优性.     

基于三维激光引导的加料机械臂精准定位研究

在铁水加注等钢铁冶炼的重型生产场景中,由于作业行程远、温度高等原因均采用人工操作。设计开发了基于三维激光扫描技术的加料机械臂精准定位系统。该系统以机械臂和三维激光扫描仪为基础,采用手眼标定方式得到转换矩阵,根据所获得的靶球坐标得到下料口在机械臂坐标系下的精确位置,最终实现下料管的安装和拆卸。现场测试证明,该系统可以替代操作人员进行自动加料作业。     

机器人准确度的相机交会式测量系统

机器人的准确度是适应离线编程等应用要求而提出的.ISO 9283规定应对机器人进行准确度的检测;为了用误差补偿方法提高机器人的准确度,也必须测定机器人在其整个工作空间的绝对误差分布.但任何测试系统,如不以机器人的基座坐标定位,就无法实施准确度测量.本文首先提出了在相机交会式测量系统中,将测量坐标系与被测机器人机座坐标系精确对准的方法和装置,从而实现了 lSO 标准所要求的机器人绝对准确度的测量.