手眼系统中刀具刀头位姿标定与视觉引导

在服务机器人的日常任务中要求机械手抓取不同的目标,且根据目标的放置位姿的不同需要从相应角度进行抓取,但机械手与手持目标的位姿关系往往难以精确和直接地测量。以刀具作为手持目标,利用eye-in-hand手眼系统抓取该目标后,在线标定手眼与手持刀具刀头的位姿关系,首先给出了摄像机调焦前后焦距标定的计算方法,再将调整焦距视为摄像机沿光轴的平移运动,通过调焦前后摄像机获取的两幅图像,标定出刀具在摄像机和机械手坐标系下的位姿,同时给出了刀具刀头到期望加工点的导向矢量计算方法。     

基于视觉伺服的工业机器人位姿跟踪方法

目前，工业机器人工作大多是基于先精确示教后运行的，工作效率较低，因此采用视觉提高机器人的智能水平，以实现对目标物体的自动检测和定位抓取，具有重要的现实意义和研究价值。文章以机器人视觉伺服为研究对象，利用视觉伺服使机器人末端跟踪标定板的位姿，包括摄像机标定、机器人手眼标定、机器人控制，可为机械臂的定位抓取提供帮助。     

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.     

结构光视觉引导的焊接机器人系统自标定技术

为实现结构光视觉引导的焊接机器人系统的标定,解决现有标定方法复杂,标定靶标制作要求高等缺点,提出一种基于主动视觉的自标定方法。该标定方法对场景中3个特征点取像,通过精确控制焊接机器人进行5次平移运动,标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分;通过进行2次带旋转运动,结合激光条在特征点平面的参数方程,标定手眼矩阵平移部分和结构光平面在摄像机坐标系下的平面方程;并针对不同焊枪长度进行修正。在以Denso机器人为主体构建的结构光视觉引导的焊接机器人系统上的测试结果稳定,定位精度可达到±0.93 mm。该标定方法简单,特征选取容易,对焊接机器人系统在实际工业现场的使用有重要意义。     

简便高精度的机器人手眼视觉标定方法

对摄像机成像模型进行了分析,论述了机器人手眼系统标定原理。在此基础上,不改变机器人的外臂与基坐标系的旋转关系,设计了一种机器人手眼视觉的标定方法,与传统的方法比较,它不需要预先标定摄像机的内外参数。实验证明:该方法具有算法方便快捷、实验过程简单易行,且精度高等优点,可用于机器人进行运动目标定位与跟踪。     

视觉引导技术在SCARA机器人装配任务中的应用

基于实际生产项目,提出了一种针对平面关节型机器人(SCARA)平面装配任务的手眼标定方法。对线性标定法的输出通过多次迭代使得累积误差和逐渐减小,相较于使用线性标定法来进行手眼标定,视觉定位的平均定位误差降低了0. 4 mm,最大定位误差降低了0. 6 mm。在使用SCARA机器人进行毫米(mm)级作业时,使用迭代线性标定法比传统的线性标定法有更高的视觉定位精度。同时,末端执行器完成对目标工件的抓取任务之后,使用解线性方程的思想求解SCARA机器人完成装配任务的末端位姿,通过实际工程项目的验证,装配成功率可达98. 6%。     

基于手眼标定方程AX=XB的精度影响因素研究

机器人手位姿数据对手眼标定精度的影响不可忽略,将对基于手眼标定方程AX=XB的精度影响因素进行分析.通过手眼标定仿真和实测实验验证上述两个因素对手眼标定精度的影响与理论分析的一致性.通过仿真与实测实验,总结得出了减小摄像机与靶标间距离、减小机器人手的运动前后到基坐标空间距离的相差距离,可提高手眼标定精度,通过四元数法和矩阵直积法验证了此规律在解AX=XB标定方程时的通用性,并且在摄像机与靶标间距约为230 mm以及机器人手的运动前后到基坐标空间距离的相差距离为3.2401 mm时,手眼标定平移向量相对误差最高精度可达0.0403%.     

带激光笔的机器人主动视觉手眼标定

以固高GRB-400机器人和摄像机组成手眼系统,在手眼关系旋转矩阵的标定方面,分析了基于主动视觉的标定方法。为实现手眼关系平移向量的标定,提出以固定于机械臂末端的激光笔来获取工件平台上特征点的基坐标,并结合已标定的旋转矩阵来标定平移向量。最后,从图像求取多个特征点之间的距离并与实际值进行误差比较,平面特征点间的长度测量误差在±0.8 mm之间,表明手眼标定精度较高,可满足机器人进行工件定位与自动抓取的要求。     

基于眼固定安装方式的机器人定位系统

研发了基于眼固定安装方式的机器人定位系统,提出了一种方便有效的手眼标定方法。通过最小二乘法求解手眼坐标的变换关系,再根据工作台平面与摄像机成像模型的约束关系,求解出目标物体的三维位姿,并最终实现了机械手的精确定位。     

一种基于手眼标定的增强现实跟踪注册方法..

手眼标定是机器人领域常用的一种确定机器人末端坐标系和摄像机坐标系之间相互关系的标定方法。跟踪和定位是增强现实研究的热点,跟踪定位通常为复合跟踪系统,结合多传感器跟踪信息,优势互补,达到更高测量精度和准确度。跟踪注册是实现信息有效融合的基本前提。文章将机器人手眼标定引入多传感器跟踪注册,并通过实验验证了这种基于手眼标定的跟踪注册方法的有效性。