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基于视觉的机器人末端精确定位技术的研究

基于视觉的机器人末端精确定位技术的研究

作者：李国江中国科学技术大学

学位级别：硕士

机器视觉赋予了机器人对外界环境的感知能力,对提升机器人的性能,实现定位、抓取等任务具有重要意义。然而机器人在加工、装配等过程中不可避免地会引入几何参数误差和非几何参数误差,同时视觉系统与机器人系统之间转换矩阵的误差会导... 详细信息

机器视觉赋予了机器人对外界环境的感知能力,对提升机器人的性能,实现定位、抓取等任务具有重要意义。然而机器人在加工、装配等过程中不可避免地会引入几何参数误差和非几何参数误差,同时视觉系统与机器人系统之间转换矩阵的误差会导致其末端执行器定位误差的进一步增大,严重影响其末端的定位精度。因此,本文对机器人手眼标定技术、参数误差补偿技术、目标检测技术、以及基于视觉的机器人末端精确定位技术展开深入研究,并将这些技术应用于智能拆垛系统中,实现集装化货箱的精确定位。主要研究内容如下:（1）为了提高手眼标定的精度,基于P3P位姿测量原理建立合作靶坐标系与相机坐标系之间的位姿转换关系,并针对传统“两步法”求解过程中存在的误差传递问题,以矩阵直积算法求解得到的手眼参数矩阵为初值,以最小化手眼标定方程为目标函数,通过高斯-牛顿法进行迭代求解。仿真和实际实验结果表明,改进后的手眼标定算法具有更高的精度和鲁棒性。（2）为了提高机器人几何参数误差辨识的精度和鲁棒性,对机器人末端位姿误差模型进行了推导,并在此基础上分析了辨识雅克比矩阵相关列之间的线性关系,得到不同构型串联机器人的D-H误差冗余参数表达式。在测量条件有限的情况下,研究了基于平面约束的机器人末端位置测量方法,并基于修正后得到的位置误差模型实现了机器人的自标定。仿真和实际实验结果表明,基于去除冗余参数后的误差模型,辨识得到的D-H参数误差随迭代次数的增加而逐步收敛,对机器人末端位置误差的补偿效果优于全参数的辨识补偿。（3）针对D-H参数辨识方法的局限性,基于伪误差理论,将几何参数误差和非几何参数误差抽象为伪误差源,通过神经网络来拟合伪误差源造成的机器人末端位姿误差。为了提高神经网络的预测精度,设计了基于多种群协同进化算法的神经网络优化方法,并通过仿真和实际实验验证了优化后的神经网络在机器人末端位置误差补偿中的效果优于传统神经网络和参数辨识的方法,具有更高的补偿精度和稳定性。（4）基于七自由度协作机器人和双目相机搭建了基于视觉的机器人末端定位系统,通过工具坐标系标定、世界坐标系标定、机器人标定、相机标定、手眼标定、以及双目平行测距实验实现了机器人末端的精确定位,实验结果表明,机器人末端位置误差的2范数均小于5mm,具有较高的定位精度。最后,将该系统应用于集装化货箱拆垛系统中,并对货箱的检测算法进行深入研究,实现了机器人末端对集装化货箱的精确定位,为后续的抓取工作奠定了良好的基础。

关键词：串联机器人手眼标定机器人标定集装化货箱识别与定位

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基于工业机器人的三维激光扫描测量系统研究

基于工业机器人的三维激光扫描测量系统研究

作者：黄佳天津大学

学位级别：硕士

三维形貌测量技术广泛应用于现代工业制造领域,是目前工业测量中的研究热点之一。论文研究了一种面向工业制造的柔性视觉形貌测量系统,该系统采用线结构光传感器与工业机器人相结合,具有灵活性好、通用性好、非接触测量、自动化程度高... 详细信息

三维形貌测量技术广泛应用于现代工业制造领域,是目前工业测量中的研究热点之一。论文研究了一种面向工业制造的柔性视觉形貌测量系统,该系统采用线结构光传感器与工业机器人相结合,具有灵活性好、通用性好、非接触测量、自动化程度高等优点。论文从建立测量系统的需要出发,深入分析了该系统的组成结构,重点研究了其中的若干关键技术,包括机器人手眼标定、机器人本体标定、点云处理算法等,并编制了测量软件。实验证明,该系统具备实际可行性和较好的测量精度。论文的主要研究内容如下: 1.概括总结了目前的空间坐标测量技术,结合视觉传感器与工业机器人的优点,提出了基于工业机器人的柔性三维形貌测量方法,并着重分析了系统的组成及关键技术。 2.重点研究了该系统中的线结构光传感器测量原理、数学模型等,阐述了工业机器人的结构。 3.以机器人DH运动学模型为基础并依据传感器结构特点,提出了一种“基于虚拟特征点的定点变位姿”手眼标定方法。在讨论运动学模型的基础上,详细分析了机器人的微分运动学,推导了机器人的定位误差模型,并利用共球面约束求解机器人连杆参数误差和优化手眼参数。 4.针对测量系统在机器人不同姿态下扫描的点云数据存在误差,提出了应用最近点迭代（ICP）算法实现不同姿态下点云的拼合以减少系统误差的思想。深入分析了ICP算法模型,并采用奇异值分解法求解出不同区域点云的坐标转换关系;提出了一种最近点寻找策略,使最近点迭代算法的收敛速度和匹配精度得以提高;编制了相应的测量软件。 5.搭建了基于工业机器人的三维形貌测量系统,进行了机器人的标定实验并给出实验结果,分析评价了整个测量系统的测量精度。

关键词：三维形貌测量工业机器人激光扫描传感器机器人标定 ICP 算法

基于ROBOGUIDE的弧焊机器人离线编程系统的研究

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基于ROBOGUIDE的弧焊机器人离线编程系统的研究

作者：李香天津工业大学

学位级别：硕士

弧焊机器人离线编程及仿真系统在工业机器人领域和焊接领域正在迅速发展，已成为离线编程技术向智能化发展的关键技术之一。同时焊接过程控制是机器人焊接技术发展不可回避的关键技术之一。本文提出了工件坐标系三点标定方... 详细信息

弧焊机器人离线编程及仿真系统在工业机器人领域和焊接领域正在迅速发展，已成为离线编程技术向智能化发展的关键技术之一。同时焊接过程控制是机器人焊接技术发展不可回避的关键技术之一。本文提出了工件坐标系三点标定方法，从机器人控制柜获取实际工件上的三个特殊点位置，以此计算出工件坐标系相对于机器人世界坐标系的位置变化量，为工件模型的建立提供可靠数据依据。引用FANUC公司的工具坐标系六点标定方法，标定出工具坐标系相对于机器人末端坐标系的位姿变化。通过二次开发AUTOCAD参数化设计马鞍型焊缝曲线工件的三维模型。依此可以对不同尺寸、不同形状的马鞍型焊缝曲线进行设计。给出了焊缝倾角和焊缝转角的广义定义，提出建立焊缝特征坐标系的方法。将焊缝特征坐标系的X轴作为焊缝的轴线，将Z轴作为焊缝的中心线，Z轴即为仿真环境下的焊枪的轴线。依据仿真软件ROBOGUIDE的特点，设计出机器人仿真所需数据的转换方法，焊接路径自动生成方法，以及将仿真焊缝路径转成实际TP程序的方法。应用离线仿真软件ROBOGUIDE完成马鞍型焊缝曲线焊接过程的仿真，将仿真路径转换成实际TP程序，并输入到机器人控制柜，完成马鞍型焊缝焊接过程的离线编程及仿真，运行TP程序完成马鞍型焊缝的实际焊接。将PC机编程与机器人示教盒编程相结合，交叉运行，实现对机器人焊接过程中焊枪位姿、焊机送丝速度（WFS）、焊接速度等焊接参数的控制。基本上实现了弧焊机器人焊接过程控制参数的实时修正。这些方法和关键技术的研究为弧焊机器人离线编程及仿真系统的研究和开发及机器人焊接过程质量控制的实现奠定了基础。

关键词：弧焊机器人离线编程机器人标定焊缝特征坐标系实时控制

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基于合作靶标的在轨手眼标定

仪器仪表学报 2014年第5期35卷 1005-1012页

作者：温卓漫王延杰邸男金明河中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033 中国科学院大学北京100049 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150080

针对空间站机械臂的在轨手眼标定问题,提出了一种利用合作靶标位姿求解手眼关系的方法。机械臂执行2次小幅度运动,让安装在机械臂末端的摄像机在3个不同的位置拍摄合作靶标图像;提取每幅图像中3个特征点的图像像素坐标,结合预标定的摄... 详细信息

针对空间站机械臂的在轨手眼标定问题,提出了一种利用合作靶标位姿求解手眼关系的方法。机械臂执行2次小幅度运动,让安装在机械臂末端的摄像机在3个不同的位置拍摄合作靶标图像;提取每幅图像中3个特征点的图像像素坐标,结合预标定的摄像机内部参数求解出与其对应的图像物理坐标;接着用P3P算法求取每幅图对应的摄像机外部参数;再根据摄像机外部参数和机械臂的2次运动参量,用矩阵重排的方法求解手眼转换矩阵。采用六自由度转台对此方法进行了验证,实验结果表明手眼标定误差小于0.05 mm,满足机械臂系统精度要求。该方法同时完成了单目位姿测量和手眼标定,操作步骤简单、计算量小、精度高。

关键词：机器人视觉机器人标定 P3P 位姿测量

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激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建

中国激光 2010年第11期37卷 2937-2944页

作者：张海明杨洗陈高贵天津工业大学激光技术研究所天津300160

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统,并与机器人耦合,构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人,能够感知各种复杂曲面轮廓,重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和... 详细信息

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统,并与机器人耦合,构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人,能够感知各种复杂曲面轮廓,重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和结构光发射器运动,既实现多视角测量,消除测量中的"死角",重建工件的完整三维形貌,又将测量到的点云数据转换到机器人坐标系。阐述了测量原理和数学模型,进行了单摄像机内外参数的标定,双目摄像机相对关系的标定,双目摄像机与机器人之间的手眼关系标定,得到摄像机内参数矩阵,手眼关系矩阵,机器人与世界坐标系关系矩阵。对双目图像进行大步距图像分割,提取目标区域,平滑降低图像噪声,重心法提取亚像素级结构光条纹中心,根据极线约束进行左右条纹配准,三维算法得到空间点坐标,可方便地转换到世界坐标系,实现全局坐标的统一。

关键词：激光技术再制造机器视觉激光扫描工业机器人机器人标定图像处理三维重建

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基于神经网络的焊缝跟踪系统视觉标定方法

现代电子技术 2023年第11期46卷 55-59页

作者：王嘉盛张斌应征林子祥中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310018 浙江省特种设备检验研究院浙江杭州310009

文中提出一种基于深度神经网络的焊缝跟踪系统机器人视觉标定方法,实现了机器人的简单快速标定。将焊缝跟踪传感器安装在机械臂末端,使用线激光器对被检测角点进行定位,工业相机拍摄对应的标定棋盘图像,用角点提取算法获取到相应棋盘格... 详细信息

文中提出一种基于深度神经网络的焊缝跟踪系统机器人视觉标定方法,实现了机器人的简单快速标定。将焊缝跟踪传感器安装在机械臂末端,使用线激光器对被检测角点进行定位,工业相机拍摄对应的标定棋盘图像,用角点提取算法获取到相应棋盘格点的数字图像坐标,并通过示教器读取机械臂的各个关节角,利用神经网络极强的非线性映射能力,将其传入训练好的BP神经网络进行三维空间坐标的预测。此方法能够实现机器人的快速标定,避开传统标定方法中复杂的非线性运算,并减少坐标转换间的累积误差。实验结果表明,基于神经网络的标定方法具有较高的精度,且标定过程简单,为机器人视觉标定提供了一种新的方法。

关键词：视觉标定焊缝跟踪系统神经网络机器人标定像素点提取空间坐标预测

基于BAS-PSO算法的机器人定位精度提升

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光学精密工程 2021年第4期29卷 763-771页

作者：乔贵方吕仲艳张颖宋光明宋爱国南京工程学院自动化学院江苏南京211167 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

鉴于工业机器人的精度性能无法满足高端制造领域的要求,研究了机器人定位精度提升方法,阐述了基于位姿微分变换的运动学误差模型和基于坐标误差传递的运动学误差模型的构建方法,提出了一种基于BAS-PSO算法的运动学参数辨识方法,并通过... 详细信息

鉴于工业机器人的精度性能无法满足高端制造领域的要求,研究了机器人定位精度提升方法,阐述了基于位姿微分变换的运动学误差模型和基于坐标误差传递的运动学误差模型的构建方法,提出了一种基于BAS-PSO算法的运动学参数辨识方法,并通过实验对比分析了不同运动学误差模型的精度。实验结果表明,基于BAS-PSO算法辨识后TX60机器人的平均综合位置/姿态误差分别从(0.312 mm,0.221°)降低为(0.0938 mm,0.0442°);而基于正运动学模型直接辨识后机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别为0.0975 mm和0.0986°。本文提出的BAS-PSO算法具有较好的辨识精度和收敛速度,直接利用正运动学模型辨识的机器人运动学参数具有更好的辨识稳定性和精度。

关键词：工业机器人几何参数天牛须搜索算法机器人标定精度性能

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基于机器人系统的3M技术研究

沈阳师范大学学报（自然科学版） 2012年第2期30卷 236-240页

作者：郭海冰王金涛封文江沈阳新松机器人自动化股份有限公司机器人事业部沈阳110168 沈阳师范大学物理科学与技术学院沈阳110034

介绍了机器人系统在3M技术中的应用,并详细介绍了机器人系统的关键技术:机器人标定技术、机器视觉技术和离线编程技术。经过标定后机器人系统绝对精度大幅度提高,可满足机器人"手持"测量工具进行测量的需要,同时通过机器人模型和运动学... 详细信息

介绍了机器人系统在3M技术中的应用,并详细介绍了机器人系统的关键技术:机器人标定技术、机器视觉技术和离线编程技术。经过标定后机器人系统绝对精度大幅度提高,可满足机器人"手持"测量工具进行测量的需要,同时通过机器人模型和运动学方程,将测量数据建模,生成统一世界坐标系下的加工路径,将生成的加工路径通过离线编程技术转化成机器人系统的运动指令,控制机器人进行加工,因此机器人系统在测量、建模和加工过程中发挥了非常重要的作用。同时介绍了一种机器人系统在3M技术中的典型应用,并开发了智能测量、建模及加工机器人一体化系统,该系统集成了透明件测量、自由曲面建模、机器人离线加工等先进技术,满足了用户需求,已经成功应用于透明件研磨抛光领域。

关键词： 3M技术机器人标定机器视觉离线编程

机械手性能标定直线运动轨迹的特征检测技术研究

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机械手性能标定直线运动轨迹的特征检测技术研究

作者：尹铁源沈阳工业大学

学位级别：硕士

工业机器人正在逐步地演变成为工厂生产线上的主要环节,但真正全面实现本目标却离不开运动轨迹性能测试。随着作业精度的要求日益增高,该项技术在相当大程度上已经构成了工业机器人顺利、高质量运用的瓶颈。现在,此类测量设备在国外已... 详细信息

工业机器人正在逐步地演变成为工厂生产线上的主要环节,但真正全面实现本目标却离不开运动轨迹性能测试。随着作业精度的要求日益增高,该项技术在相当大程度上已经构成了工业机器人顺利、高质量运用的瓶颈。现在,此类测量设备在国外已达到了定型产品化,而国内则仍然依赖进口。在这种情形之下,利用学位攻读机会便选择其作为主攻目标。课题隶属于结构光视觉传感器非接触式机器人直线轨迹测量,采用结构光几何成像原理和视觉图像处理技术,通过在线图像采集、离线处理方式,实现了机器人直线运动的轨迹测量。论文围绕课题实施期间遇到的各项关键难题解决对策展开。首先,在全面分析本领域技术发展现状的基础上,通过深入剖析各种处理方法的优缺点、潜在拓展空间,制定出合理且切实可行的整体框架与技术实施路线。其次,从图像处理技术入手,逐一地分析并解决了测量系统摄取图像之后,系统软件辨识、提取参照特征过程所面对的各种技术难题。最后,借助大量实验结果,给出了系统成效论证与实现技巧描述。在整个论文当中,系统地论述了包括线结构光光条图像处理原理、光条图像增强、光条图像分割、线条细化、线条拟合、光条图像拐点识别与毛刺去除等在内的众多难题消解对策。同时,全面地阐述了由作者刚刚提出的自动多阈值图像分割和图像区域动态划分技术。使用自动多阈值图像分割,不但可以满意地克服不均匀照明或不均匀灰度分布对目标识别的影响,而且能够很好地解决由相邻区域阈值“阶跃”所引起的错误分割,这些都使得最终系统拥有极其出色的鲁棒性。图像区域动态划分就是依据图像灰度分布规律,将其划分成数量不等的若干区块,各区块选用不同阈值。这样,不仅很好地解决了光照变化条件下的图像自动分割问题,也消除了同一光条上不同位置因灰度分布不均匀所引起的对图像分割影响。在论文末尾,给出了系统实验结果,并指出了尚存不足及今后研究方向。

关键词：工业机器人机器人标定运动轨迹监测图像识别特征辨识