微装配机器人手眼标定方法研究

在视觉反馈的机器人控制中,手眼系统的标定非常重要,直接影响机器人的作业精度.针对微装配机器人系统操作空间小的特点,提出了一种固定视觉的手眼系统标定算法,该方法通过3个空间点在机械手基坐标系中的坐标,采用P3P位姿测量原理获得相应空间点在摄像机坐标系中的坐标,建立了标定方程组,基于最小二乘法,标定出了手眼系统之间的转换矩阵.该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单.相关实验得到了待标定的手眼系统之间的转换矩阵,验证了该方法的标定精度和有效性.     

基于3D视觉点云配准的高精度手眼标定方法

针对二维视觉测量方式缺乏Z轴深度信息导致手眼标定结果精度不高的问题,提出一种基于3D视觉点云配准的高精度手眼标定方法,搭建了一套单目结构光手眼标定系统,以传统的手眼标定模型为基础,采用最小化点云配准误差算法解算手眼标定矩阵。采用基于矩阵直积参数化方法初步求解手眼标定矩阵并作为初值,构建点云配准误差优化模型,以最小化点云配准误差为代价函数,同时,为保证手眼矩阵中旋转矩阵的正交特性,把代价函数从李群空间变换到李代数空间下,并对李代数空间下的代价函数进行最小二乘法迭代求解,获得最优的手眼标定矩阵。实验结果表明,所提方法具有较好的稳定性和精确性,手眼标定结果满足基于机械臂3D视觉测量的点云配准精度要求。     

基于P3P原理的装配机器人手眼标定方法研究

针对一类微装配机器人的固定式手眼系统,提出了一种标定方法。采用P3P位姿测量原理获得空间点在摄像机坐标系中的坐标,从而建立机器人空间坐标系与手眼坐标系的位姿关系,给出了手眼系统标定的具体步骤,建立了标定方程组及其基于最小二乘法的求解方法。考虑到计算和测量误差等因素带来的旋转矩阵非单位正交矩阵的问题,采用了一种简单的校正算法进行修正。该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单,相关实验验证了该方法的标定精度和有效性。     

家庭服务机器人手眼协调系统设计

针对目前智能家庭场景下,家居服务机器人对不同物品位姿的识别准确度与操作性差等问题,进行机器人手眼协调识别技术与物品灵巧操作规划方法的研究,提出了视觉前馈目标定位与视觉反馈位姿匹配相结合的识别与多位姿抓取方法。首先,基于SSD深度神经网络模型识别待抓取物品,并进行三维测定,以得到物品粗略坐标位置;其次,根据所得三维坐标预设深度相机与物品的相对位姿,采集物品与障碍物的深度信息,并基于Linemod算法与内置三维模型进行位姿匹配,完成对物品精确位姿的测定;最后,依据所得物品与障碍物的位置与姿态,规范臂手系统的抓取位姿,实现灵巧抓取物品。由以上原理,设计手眼协调测试实验进行不同桌面高度的物品抓取成功率与抓取误差测试,实验抓取总成功率高,且误差满足实际精度要求;该研究有利于提高家居服务机器人物品操作的灵巧性与适应性,对于家居服务机器人产业的发展具有重要意义。     

一种高精度机器人手眼标定方法

手眼系统的标定是机器人视觉中的一个重要研究内容,标定的准确性直接影响机器人的作业精度。对于机器人眼在手系统,介绍了标定的原理并给出标定方程的求解方法。指出摄像机外参是构建标定方程的重要数据,为确保摄像机外参的准确性,提出利用图像校正的原理对摄像机外参进行验证。通过对基于标定方程的精度影响因素进行分析,对标定过程中的机器人运动轨迹进行规划。最后通过实验,对比了摄像机外参筛选前后的标定结果,证明经过摄像机外参筛选后,对标定精度和稳定性有一定提高,展示了实验过程中各步骤的完整数据,并验证了最终的标定精度。     

基于差分进化算法的手眼标定方法

针对眼在手机器人视觉系统的手眼标定问题,提出了一种基于差分进化算法的手眼标定方法。首先建立了眼在手机器人视觉系统手眼标定的数学模型,通过李群李代数理论,将手眼标定问题转化为误差函数的优化问题,同时保证了优化问题的最优解落在特殊欧氏群ＳＥ（３）上。通过差分进化算法对优化问题进行求解,避免了求解过程中的局部最优问题。最后在实物平台上进行了手眼标定实验,实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于重定位的叶片机器人磨抛系统手眼标定算法

针对叶片机器人磨抛系统中手眼标定存在人工误差、二次误差等因素导致标定精度差等问题,提出了一种基于"重定位"的手眼标定算法.以拍照式三维扫描仪为标定对象,分析机器人手眼标定数学模型,提出利用标准球在机器人末端坐标系中绕工具中心点做定点变位姿运动的标定方案.通过最小二乘法计算扫描仪坐标系下的"重定位"中心坐标,并根据多空间...     

基于LMI-SDP优化的机器人手眼关系精确求解

机器人手眼关系(X)的精确求解对于视觉导引的机器人操作及其重要,通常用方程AX=XB表示。现有方法通常采用旋转矩阵与平移分量分离方式分步标定X,从而导致标定误差的累积。同时,推导的线性方程中回归矩阵的最小奇异值影响标定结果的精度。为此,提出了一种新颖且通用的AX=XB标定方法,采用LMI-SDP(线性矩阵不等式与半正定规划)优化同步标定出方程AX=XB的最优解。在此方法中,通过Kronecker积获得标定方程的线性形式,结合回归矩阵的QR分解形式转化为关于未知变量X的凸约束优化问题,通过LMI-SDP工具箱得到精确的同步解。通过考虑到不同噪声水平和数据对的仿真分析以及标定试验,对提出的方法与迭代算法、对偶四元数方法进行比较。结果表明,所提出的方法相比传统方法表现出更好的准确性和有效性,对于实现机器人手眼系统的推广与应用具有重要意义。     

融合旋转平移信息的机器人手眼标定方法

针对传统手眼标定方法在四自由度机器人和六自由度机器人旋转运动约束信息不满秩时无法求解的弊端,不同于传统手眼标定方法,除了包含旋转运动约束信息,同时增加了平移运动约束信息,提出了一种融合2种运动信息的约束矩阵构造方法,详细分析了约束矩阵的秩情况,并根据不同情况构造约束矩阵保证其满秩,便于计算旋转矩阵和平移向量。在实验中,分别进行了不同运动构型的六自由度机器人(Yskawa-Motoman-MH80)手眼标定实验,用相机获取不同位置的靶标图像,实验结果表明该方法即使在旋转信息不充足的情况下依然有效。另外,四自由度桌面式机器人(Yamaha Y500)手眼标定实验结果也成功地标定出了手眼关系。     

双机器人系统的快速手眼标定方法

针对双机器人仿真测量系统的手眼标定问题,提出一种由机器视觉求解法兰盘位姿得出手眼关系的方法.将目标机器人运动到合适的位姿,由视觉机器人拍摄其法兰盘图像,提取图像中法兰盘的椭圆轮廓,解算摄像机坐标系下的法兰盘姿态和圆心坐标,并由销孔位置约束得出摄像机与目标法兰盘坐标系的转换关系H1.然后由控制器读数得出两台机器人各自法兰...     

DELTA机器人传送带与视觉的综合标定方法

提出一种关于DELTA机器人传送带与视觉的综合标定方法。通过DELTA机器人臂末端在传送带移动一段距离接触传送带始末同一点,得到该点在机器人坐标系的位置和编码器上对应的读数,得到传送带与机器人的比例因子,确定机器人坐标系与传送带坐标系的转化矩阵,从而得到传动带相对于机器人坐标系的位姿,即传送带的标定。通过相机定位与机器人接触同一点,从而确定相机的内参矩阵与外参矩阵,从而得到机器人与相机坐标系的转换关系,即机器人视觉的标定。DELTA机器人传送带与视觉的标定,为DELTA机器人高精度控制的实现打下基础。     

基于遗传算法的机器人最优测量构型研究

研究了机器人标定中最优测量构型的选择,采用奇异值分解方法获得了机器人位姿测量构型的观测指标。以该指标为优化的目标函数,利用遗传算法来选择机器人的一系列最优测量构型,以最小化参数估计中测量和建模误差的影响。实验结果表明,利用该方法获得的最优测量构型的标定结果优于随机选择的测量构型的标定结果。     

基于分组蚁群算法的复杂零件视觉检测机器人路径规划

大型压铸零件是汽车工业中常用的一种零件,具有结构复杂、单件价值高、质量要求高、性能一致可靠等特点.这一类复杂零件大部分需要采用全检形式进行检测,对此,基于分组蚁群算法进行复杂零件视觉检测机器人路径规划.通过非均匀二叉树法,对检测目标进行目标空间建模,计算得到机器人及检测装置在检测环境中的运动可行域.根据机器人在检测目标...     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

为了提高机器人路径规划算法的收敛速度和收敛精度,提出了基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。介绍了栅格建模方法,分析了传统蚁群算法原理。提出了蚂蚁相遇策略提高了算法搜索效率,提出了蚂蚁回退策略避免陷入U形陷阱,设置了信息素感应阈值扩大了算法前期的搜索范围,改进了信息素残留方法使蚁群能够记忆最优路径,提出了信息素自适应调整方法,兼顾了算法前期的大范围搜索和后期的快速收敛。经仿真实验验证,相比于传统蚁群算法,改进算法具有更快的收敛速度、更优的规划结果,且改进算法的蚁群轨迹更加集中至最优解附近。     

机器人六维腕力传感器耦合矩阵的确定与摄动分析

在介绍了 6维腕力传感器的标定方法后 ,借助数理统计原理推算出耦合矩阵各元素的摄动范围。并在此基础上 ,基于矩阵摄动理论 ,比较详细地讨论了耦合矩阵的摄动对腕力传感器测量精度的影响。通过具体的计算实例 ,阐明了因耦合矩阵的摄动 ,引起测量误差上限的计算方法。设计者可通过计算实例的具体数据 ,对传感器在标定过程中的误差形成各环节有一个明确的数值概念。     

基于多幅标定板图像的摄像机标定的对比和分析

摄像机标定是立体视觉三维重构的基础,标定的精度、稳定性和效率决定着整个双目立体视觉系统的性能。通过改变标定板图像数目开展标定实验,分别获得了摄像机内参和外参、标定所需时间,分析了标定板图像数目与标定精度和标定效率之间的关系。实验结果表明,对双目立体视觉而言,标定板图像数目为10幅为宜。     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

新型五指仿人型机器人灵巧手触觉传感器设计及其静态标定

介绍一种应用于HIT/DLR II五指仿人型机器人灵巧手的新型触觉传感器,并对该传感器的工作原理进行阐述.该触觉传感器基于压阻原理,具有高度集成和微型化的特点.该传感器采用了柔性结构设计,表面嵌入多个电极,传感器数据通过电极列阵进行扫描采集.最后,进行了传感器的静态标定实验,验证了传感器性能.     

管道机器人自适应管径调节机构的研究与仿真

设计了一种管道机器人自适应管径的调节机构,采用丝杠螺母作为机构的调节方式,研究了机器人适应不同管径时调节机构的力学性能以及机器人在圆形管道内行走时调节机构上的车轮运动状态,并以机器人适应管径为φ445mm～φ558mm为例,利用Matlab仿真软件,对机构做了运动学仿真,通过仿真得到了丝杠有效转矩T和连杆与水平方向夹角以及机器人牵引力F和丝杠导程P参数之间的关系.仿真表明,设计的调节机构能适应管径变化,也能保持机器人牵引力稳定.