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。     

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。     

基于平面约束的欠驱动爬壁机器人手眼标定方法

欠驱动机器人因难以像全主动关节机器人一样形成多种空间位姿,故无法直接使用经典的手眼标定方法.为解决这一问题,本文建立了其数学模型,并提出了一种基于平面约束的手眼标定方法.在该方法中,末端执行器的运动被约束于3维空间内的已知平面上,手眼标定的姿态矩阵和平移向量分别通过纯平移与纯旋转运动模式,结合对应的标定图像进行解耦求解.蒙特卡洛仿真实验结果表明,该标定算法有效、准确,且对噪声具有较好的鲁棒性.在所开发的欠驱动爬壁机器人上进行的实际试验中,定位误差被控制在1.5 mm以内.结果表明该标定方法简便易行,精度满足要求.     

一种新的机器人手眼关系标定方法

通过控制装有摄像机的机械手的运动，给出了一种新的机器人手眼系统标定方法．与以往算法的不同之处在于，在计算手眼关系的平移向量时，对摄像机坐标系进行虚设旋转变换使旋转转化为平移问题．该方法需要机械手平台做两次平移运动和一次旋转运动，只需要场景中两个特征点，所以具有方便性和实用性．同时，也给出了基于主动视觉的空间点深度值计算方法．     

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.     

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。     

基于协方差矩阵自适应进化策略的机器人手眼标定算法

针对视觉传感器标定和机器人运动学求解过程中存在噪声干扰，导致传统的手眼标定算法求解误差较大的问题，提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）的机器人手眼标定算法。首先，采用对偶四元数（DQ）对旋转和平移分别建立目标函数和几何约束，简化求解模型；其次，采用惩罚函数法将约束问题转化成无约束优化问题；最后，使用CMAES算法逼近手眼标定旋转和平移方程的全局最优解。搭建机器人、相机实测实验平台，将所提算法与Tsai两步法、非线性优化算法INRIA、DQ算法进行对比。实验结果表明：所提算法在旋转和平移上的求解误差和方差均小于传统算法；与Tsai算法相比，所提算法的旋转精度提升了4.58%，平移精度提升了10.54%。可见在存在噪声干扰的实际手眼标定过程中，所提算法具有更好的求解精度与稳定性。     

一种新的四自由度SCARA机器人手眼标定方法

针对四自由度机器人手眼标定精度不高的问题,提出了基于标定块的手眼标定系统.通过引入亚像素角点提取算法,提取特征点的精确像素坐标;结合机械手平移规则,完成手眼系统旋转矩阵的标定,通过标定块提取机器人第三连杆中心在工作平台上的投影点所对应的世界坐标,计算系统平移矩阵.实验表明:方法不仅提高了手眼系统标定精度,而且简化了特征点世界坐标的提取过程.     

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。     

一种机器人手眼关系自标定方法

设计了一种基于场景中单个景物点的机器人手眼关系标定方法．精确控制机械手末端执行器做 5 次以上平移运动和2 次以上旋转运动,摄像机对场景中的单个景物点进行成像．通过景物点的视差及深度 值反映摄像机的运动,建立机械手末端执行器与摄像机两坐标系之间相对位置的约束方程组,线性求得摄像 机内参数及手眼关系．标定过程中只需提取场景中的一个景物点,无需匹配,无需正交运动,对机械手的运 动控制操作方便、算法实现简洁．模拟数据实验与真实图像数据实验结果表明该方法可行、有效．     

Monocular Visual-Inertial and Robotic-Arm Calibration in a Unifying Framework

Reliable and accurate calibration for camera, inertial measurement unit (IMU) and robot is a critical prerequisite for visual-inertial based robot pose estimation and surrounding environment perception. However, traditional calibrations suffer inaccuracy and inconsistency. To address these problems, this paper proposes a monocular visual-inertial and robotic-arm calibration in a unifying framework. In our method, the spatial relationship is geometrically correlated between the sensing units and robotic arm. The decoupled estimations on rotation and translation could reduce the coupled errors during the optimization. Additionally, the robotic calibration moving trajectory has been designed in a spiral pattern that enables full excitations on 6 DOF motions repeatably and consistently. The calibration has been evaluated on our developed platform. In the experiments, the calibration achieves the accuracy with rotation and translation RMSEs less than 0.7° and 0.01 m, respectively. The comparisons with state-of-the-art results prove our calibration consistency, accuracy and effectiveness.      

基于标准圆柱的线激光轮廓扫描机器人手眼标定方法

在搭载线激光轮廓传感器的机器人平台手眼标定问题中,依靠线激光轮廓传感器输出的2维点云信息进行标定,存在标定过程复杂、标定精度低的缺点。本文针对这些问题,提出一种基于圆柱侧面约束的手眼标定方法。通过改变扫描机器人末端位姿,获得不同位姿下圆柱侧面扫描数据。对于激光平面与圆柱侧面相交得到的椭圆轮廓,利用随机抽样一致性（RANSAC）算法得到椭圆轮廓中心点坐标。利用椭圆轮廓的估计中心点到圆柱中轴线的距离建立约束优化方程,将手眼标定问题转化为约束优化问题。利用粒子群优化（PSO）算法和广义拉格朗日乘子法的融合算法求解约束优化问题,得到手眼标定的变换矩阵。最后基于所提方法进行模拟仿真和扫描重建试验。分别讨论了标定数据误差、标定参照物位置和标定参数初始值对标定结果的影响,并验证了手眼标定精度。结果表明,该方法不受标定参照物位置和标定参数初始值的影响,具有操作简单、通用性强、标定精度高等特点,标定精度在0.15mm以内,适合现场标定。     

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%.     

Effective Self-calibration for Camera Parameters and Hand-eye Geometry Based on Two Feature Points Motions

A novel and effective self-calibration approach for robot vision is presented, which can effectively estimate both the camera intrinsic parameters and the hand-eye transformation at the same time. The proposed calibration procedure is based on two arbitrary feature points of the environment, and three pure translational motions and two rotational motions of robot endeffector are needed. New linear solution equations are deduced, and the calibration parameters are finally solved accurately and effectively. The proposed algorithm has been verified by simulated data with different noise and disturbance. Because of the need of fewer feature points and robot motions, the proposed method greatly improves the efficiency and practicality of the calibration procedure.      

凸松弛全局优化机器人手眼标定

针对机器人运动学正解及相机的外参数标定存在偏差时,基于非线性最优化的手眼标定算法无法确保目标函数收敛到全局极小值的问题,提出基于四元数理论的凸松弛全局最优化手眼标定算法。考虑到机械手末端相对运动旋转轴之间的夹角对标定方程求解精度的影响,首先利用随机抽样一致性（RANSAC）算法对标定数据中旋转轴之间的夹角进行预筛选,再利用四元数参数化旋转矩阵,建立多项式几何误差目标函数和约束,采用基于线性矩阵不等式（LMI）凸松弛全局优化算法求解全局最优手眼变换矩阵。实测结果表明,该算法可以求得全局最优解,手眼变换矩阵几何误差平均值不大于1.4 mm,标准差小于0.16 mm,结果稍优于四元数非线性最优化算法。     

基于M型标准块的视觉引导机器人系统手眼标定方法研究

针对线结构光传感器引导的机器人系统的手眼标定问题,提出了一种以M型标准块为标定物的方法。该M型标定物的两条平行的脊线作为约束,基于两条平行脊线的约束建立包含手眼关系、机器人运动学以及两条直线位姿参数误差的模型。首先基于定点约束求解手眼关系初值并以此为基础解算出直线位姿参数的初值,然后通过最小二乘法解算误差参数并补偿到模型中,不断迭代直至计算的误差参数小于阈值,最终得到最终的机器人手眼关系及运动学误差参数。为了验证标定方法的有效性,以某精加工平面为被测物,利用线结构光机器人系统对平面进行测量,得到平面点云;拟合最小二乘平面,计算点到平面距离的均方根值作为评价依据。分别对所述M型标准块和标准球两种方法进行了实验对比,结果表明,相较于标准球方法,所述M型标准块方法得到的均方根误差由0.152 mm减少到0.080 mm,均方根误差的标准差由0.043 mm减少到0.005 mm,其标定结果的精度及稳定性得到显著提高。