双目视觉手眼标定的精度优化

双目视觉定位是机器人领域对环境感知的常用技术,手眼标定的好坏很大程度上影响着机器人定位精度。传统的线性标定只需一组数据就可标定,但极易受到偶然误差的影响;非线性算法使用多组数据,但容易出现奇异值和陷入局部最优点。针对这两个问题,用非线性算法Ada-delta对线性算法Tsai得到的数据进行优化,非线性算法多组数据运算避免了偶然误差,线性求解的结果充当优化算法的常数项也避免了出现奇异值的情况。用优化前后的手眼标定矩阵求得理论机械臂末端位姿,分别与实际位姿作差,取其Frobenius范数。结果证明：优化后的Frobenius范数为0.305 65小于优化前的0.520 717,优化效果良好。     

机器人抓取的三维手眼标定方法研究

在视觉感知识别目标位姿后,机器人正确移动到指定位姿需进行手眼标定。若机器人进行三维空间操作,需进行三维手眼标定。针对空间物体抓取提出方法：通过设定机器人在x、y、z三个方向上的限位,根据工作需要为机器人定义一个工作区域,机器人以定步长定轨迹路线在区域内移动,使用迭代最近点算法求解手眼标定转换矩阵,采用下山单纯形法对转换矩阵进行优化,减小标定误差。实验结果表明：平均标定误差比传统基准法减小了18.90%,所需时间减少了49.12%。     

线激光视觉测量机器人手眼标定方法研究

线激光视觉测量传感器与工业机器人组成三维测量系统时,法兰盘坐标系与摄像机坐标系之间变换关系求解较复杂。为解决此问题,提出一种基于固定参考点的手眼标定算法。该算法以标定球为靶标,根据标定球球心在机器人基坐标系中坐标不变原则,结合机器人运动学位置约束关系建立了矩阵变换方程,并在旋转矩阵求解中引入四元数,简化计算过程,实现机器人手眼标定。通过试验量化分析测头光平面与标定球相交位置对测量结果的影响,验证了该算法的有效性和实用性     

基于Adam优化算法的双目机器人手眼标定方法

在智能制造领域,视觉机器人应用前景十分广阔.视觉机器人的手眼标定精度直接关系到机器人的后续作业精度.为了进一步提高机器人的手眼标定精度,现提出一种基于Adam优化算法的双目Eye-to-Hand型机器人的手眼标定方法.根据多体运动学理论,建立了6DOF机器人手眼标定数学模型,以Halcon输出的手眼标定矩阵为初始值,采...     

ＳＶＤ分解在口腔手术机器人手眼标定中的应用

口腔手术机器人手眼标定精度直接影响口腔手术机器人的工作精度。针对固定视点的口腔手术机器人,提出一种基于SVD分解的手眼标定算法,该算法无需采集姿态信息。通过纯平移运动,采集若干对坐标点计算旋转矩阵,而后通过纯旋转运动,采集若干对坐标点计算平移向量,从而完成手眼标定。在双目视觉位置定位精度为0.12 mm、机器人位置定位精度为0.1 mm、两者姿态定位精度均不定的条件下,实物实验结果表明：该算法标定平均误差的旋转部分在4 mrad以下,平移部分在0.411 mm以下,可满足口腔手术机器人手眼标定的精度要求。     

基于Halcon的固定视点手眼标定方法

在视觉引导机器人完成抓取的过程中,最重要的步骤是手眼标定,手眼标定的精度将直接影响后续工作的精度。充分考虑相机畸变对手眼标定的影响,在Halcon环境下,设计一种高精度的固定视点手眼标定方法,该方法在确定了机器人基础坐标系与相机图像坐标系之间关系的同时也标定了相机的内外参数,并通过实验进行验证。结果表明:该标定方法具有较高的精度,可广泛应用于视觉机器人的定位抓取工作。     

基于主动视觉的机器人辅助测量

机器人在测量领域得到了广泛的应用，文中给出了基于单目视觉的器人辅助测量，采用摄象机校准得到摄象机内、外参数，由手眼转换关系移动机器人执行器得到要求的摄象机运行，从而求出空间点在摄象机坐标系中的坐标，并由摄象机的外部参数计算得到空间被测量点在绝对坐标系中位置坐标。     

基于手眼关系的机器人TCP自标定方法

双目视觉系统和机器人在焊接中的结合使用,可以对焊缝进行实时追踪,以提高焊接质量。而机器人末端工具(焊枪)的中心点(TCP)作为机器人的实际运动轨迹,其标定精度直接影响机器人作业质量。针对该问题,以双目测量为基础,结合手眼关系和成像对称性的特点,提出了一种基于手眼关系的机器人TCP参数快速标定的方法。通过在机器人实验平台上与四点法进行对比实验,验证该标定方法的正确性和有效性。在不增加成本的同时,完成了TCP的快速、正确标定,满足了实际工业生产中机器人末端工具参数的标定需求。     

机器人视觉引导中标定参数同步求解方法

在分析机器人视觉引导中各坐标系转换关系的基础上,提出一种基于最大似然估计的非线性机器人视觉引导标定参数的计算方法,该方法根据最大似然估计构造计算过程中矩阵变换测度函数,采用Levenberg-Marquardt算法求解非线性最小二乘问题,可一次性求解出摄像机标定参数和手眼标定参数。通过数值仿真和真实机器人标定实验,将计算结果与经典标定方法的计算结果进行了比较。结果表明:提出的算法相对于经典算法在估计误差、对噪声的敏感度和稳定性方面均有所提高。     

摄像机静标定技术在机器人视觉目标定位中的应用研究

利用机器人视觉技术对目标进行定位与分检中,视觉系统对目标的精确定位是其关键技术之一。利用基于线段斜率的摄像机静标定技术对摄像机镜头进行了标定,将标定的镜头径向畸变系数应用于目标位置坐标计算中。经标定后的目标坐标位置数据引导机器人末端执行器完成对目标的定位,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于双目视觉和距离误差模型的工业机器人运动学参数标定方法

基于距离误差模型的标定技术,建立机器人末端距离误差与机器人运动学参数误差间的模型关系,避免了标定过程中坐标系的转换误差,能显著提高标定精度。视觉测量技术具有测量精度高、非接触性、实时性强等特点,与传统的机器人末端测量手段相比,具有成本低、操作简单等优势。研究一种将距离误差模型与视觉测量技术相结合的机器人标定方法,用于提高工业机器人特定工作空间的精度。采用双目视觉系统,将相机外置于机器人进行测量。基于距离误差模型进行机器人参数标定,利用标定结果进行运动学参数补偿。结果表明:特定标定工作空间内的距离误差都有所改善;在标定轨迹上,绝对距离误差的平均值从0.279 9 mm减少为0.104 4 mm,非标定轨迹的误差降幅高达50%以上,验证了该方法的可行性。     

基于双目视觉机器人复杂轨迹再现方法研究

随着工业自动化水平的飞速发展,工业机器人得到了越来越广泛的应用,特别是六自由度串联机器人被大量应用在各行各业,其主要依靠示教来使其完成指定的作业任务,在线示教方法和离线示教方法是工业生产当中应用最广泛的,但传统示教方法存在一些缺点和局限性。为此,针对传统示教方法的不足,提出了一种新的示教方法,该方法利用视觉定位技术进行跟踪和采集示教轨迹的数据,机器人依据采集数据实现复杂轨迹再现。     

关于工业机器人标定方法的研究

机器人标定是国内外研究的热点,已成为机器人生产及使用过程中的重要工作之一。围绕机器人连杆参数标定、工具坐标系标定、机器人与其他设备之间的标定这3个方面进行了研究,从标定原理到具体方法应用,不同的标定对象标定方法不相同。提出了现有标定技术的不足和标定技术的发展趋势,为后续机器人标定技术的发展奠定了一定的基础。     

六自由度工业机器人本体标定实验的研究

目前六自由度工业机器人普遍具重复定位精度较高,但绝对定位精度较低的特性,所以为了提高离线编程的精度,需要通过运动学建模、实际测量、参数辨识、误差补偿四步进行机器人本体标定。文中在概括总结现有的工业机器人本体标定技术的基础上,运用MATLAB进行运动学仿真建模,Leica AT960绝对激光跟踪仪系统进行实际测量,SA软件实现参数辨识,外部控制器进行关节补偿,完成本体标定实验。并在此基础上,按照GB/T12642-2013进行标定前后机器人位姿特性检测,通过Robot Check软件处理检测数据,对比前后结果,验证了本体标定实验。     

基于LabVIEW VDM的锁螺丝机器人控制系统设计

机器人的高可靠性、重复性及高速特点,极大地提高了自动化线的工作效率和智能化程度。利用基于PC机的Lab VIEW VDM机器视觉识别软件强大的运算能力,配合机器人视觉识别系统实现锁螺丝的连续工作。实践证明,该系统运行安全可靠。     

基于NX MCD的工业机器人视觉分拣数字孪生系统设计

针对制造业中多类型、多颜色工件人工重复分拣出错率高的问题,设计一个基于工业视觉的工业机器人自动分拣物理控制系统和数字孪生系统。提出融合工业视觉、工业机器人、PLC等设备的以太网通信控制方案;基于视觉检测原理,应用视觉检测工具,结合PLC程序能够正确识别工件信息;基于NX MCD软件构建了工业机器人、输送带、工件等数字孪生系统;最后,对工业机器人和PLC进行联合编程,实现视觉分拣虚实系统同步作业。实验结果证明：该系统工件识别正确率高,工件分拣效率高,数字孪生系统能够实现虚实同步,为系统的动态监控、维护管理与虚拟调试提供了便利。