基于对偶四元数的机器人手眼标定算法研究

针对机器人手眼视觉系统中的手眼标定问题,对机械手末端执行器与摄像机之间的手眼转换关系进行了研究。对手眼标定问题中求解齐次矩阵的方法进行了归纳,建立了完整的基于运动位姿的视觉模型;利用改进对偶四元数方法分别求解了手眼齐次变换矩阵中的旋转矩阵和平移向量;为保证获得的平移向量是最优解,在求解平移向量过程中引入了无穷范数最小化,通过迭代求取了局部最优解的值;基于所考虑的求解最优,利用Matlab对平移向量算法进行了仿真研究,并将该算法标定结果与线性解耦估计算法和传统对偶四元数算法进行了比较。研究结果表明:该算法在标定精度、对噪声的鲁棒性、对运动位姿个数的敏感性和稳定性方面均优于其他两种算法,能满足手眼标定的精度要求。     

考虑基坐标系误差的机器人运动学标定方法

提出了一种基于机器人几何参数误差与基坐标系位姿误差的六轴串联型机器人误差标定方法.首先基于MD-H方法建立了IRB6700机器人几何参数误差模型,得到机器人连杆几何参数误差到机器人末端位姿误差的映射关系;然后进一步考虑了基坐标系的位姿误差,并建立了考虑基坐标系误差的机器人误差模型;此外,针对传统标定方法操作繁琐、偶然误...     

空间6R机器人位置反解的对偶四元数法

将对偶四元数的复指数形式引入到串联机械手位置逆解分析中,提出一种空间6R串联机械手位置逆解的新算法。采用复指数形式的四元数以及对偶四元数建立空间6R串联机械手位置逆解的封闭方程。通过对获得的四个位置约束方程构造Dixon结式,得到一个6×6的行列式等于零的矩阵,去掉其中相关的公因式,导出既无增根也无漏根的一元16次方程。通过实际计算,得出该机器人位置反解一元高次方程的次数为16且最多只有16组解的结论。通过一种串联机械手逆运动学分析为例进行求解验证,数字实例证明了该方法既无增根也无漏根。这种方法可达到在消元过程中自动消除机构结构参数变化或者轨迹规划过程中某些奇异位置造成的方程相关性,避免增根的产生。     

基于四元数的6R串联机器人运动学逆解应用

针对6R串联机器人运动学求解计算量大、传统方法求解困难以及涉及多解和奇异性等问题,在普吕克坐标系（Plücker Coordinate）下描述了刚体运动,建立刚体运动的四元数数学模型,进一步建立了6R串联机器人运动学几何数学模型,从而可以方便的求得6R串联机器人8组运动学逆解。最后,以一种串联机器人为例,利用Matlab/Simulink模型进行算法计算,最后用Matlab/robot toolbox进行结果验证。与传统方法相比,采用该方法求解串联机器人运动学,计算简洁、精度高、具有普遍通用性,有利于改善计算机控制的实时性。     

基于位形优化的机器人基坐标系标定与跟踪

为了精确标定测量设备和机器人基坐标系之间的坐标变换关系,建立了机器人运动学模型以及待标定关系模型,基于差分进化算法对机器人位形进行优选,提出了一种离散型差分进化算法结合线性最小二乘法的标定方法。实验表明,与同样数目随机姿态下的标定结果相比,优选姿态可以显著降低机器人基坐标系的标定误差。针对基坐标系跟踪问题,测量机器人移动前后基座处多个光靶坐标值,通过基于单位四元数法点集匹配,实现基坐标系的实时跟踪。与新位置下的标定结果对比,该方法的跟踪误差与标定误差相近,从而避免了烦琐的机器人标定过程。     

一种基于工具坐标系的机器人运动学参数标定方法

机器人末端执行器位姿误差在基础坐标系中表示时,误差模型中包含姿态误差与位置矢量的乘积项,影响了参数标定识别精度。以工具坐标系为参考系,给出一种基于指数积公式包含关节约束条件的机器人位姿误差标定模型,避免了姿态误差与位置矢量的乘积项对参数标定识别精度的影响。以UR5机器人为标定对象,采用LeciaAT960-MR激光跟踪仪为测量设备,进行参数标定试验。试验结果表明,经参数标定后UR5机器人位置误差模和姿态误差模的平均值分别减小了91.07%和89.16%。     

基于对偶四元数的五轴等距双NURBS刀具路径规划

针对由离散刀位构成的一阶线性不连续刀路影响机床运动平稳性的问题,提出在工件坐标系下对线性刀路进行光顺,获取满足精度且达到G1以上连续的等距双非均匀有理B样条刀具路径。采用对偶四元数描述五轴刀位,利用对偶四元数B样条矢量函数拟合线性刀路,获取五轴联动的刀具B样条运动轨迹,插值得到描述刀具中心点和刀轴点运动轨迹的等距双非均匀有理B样条曲线刀具路径。算例表明,采用本算法对工件坐标系中的线性刀路进行光顺,在提高刀具轨迹运动平稳性的同时,可以获得满意的加工精度,适用于五轴高速精密加工。     

制孔机器人在制孔过程中的振动抑制研究

Aiming at tlie problem of vibration suppression of tlie hole making robot in the process of making holes,a typical example of a two-joint hole drilling robot to study the control algoritlim was took. The effect of tlie feed direction drilling force on the system of tlie hole making robot was only considered. The mechanism of vibration in the process of making holes was analyzed. Finally the fuzzy compensation inhibit vibration control algorithm was put forwarded. According to the Lagrange equation,the dynamic model of the hole robot was established,and the drilling force model was established according to the theory of oblique cutting model. Then the simulation was carried out by the Matlab/ Simulink platform under a particular position. After a fuzzy controller was used to compensate the dynamic change of the end effector of the hole making robot in the process of the axial drilling force to each joint in advance,the defection of each joint in the hole making process was obviously weakened. The results indicate that the stiffness of the system can be enhanced by adding the vibration suppression algorithm with fuzzy compensation,which further ensures the quality of the hole. [ABSTRACT FROM AUTHOR]     

机器人姿态插补的四元数直接逆解方法

针对欧拉角姿态插补方法中存在奇异性以及姿态过渡不平稳的问题,采用四元数表示机器人姿态,对起点和终点采用四元数球面线性插值的方法来进行机器人姿态插补;并给出了四元数直接逆解求姿态角的方法,舍去了姿态插补点须转化为位姿变换矩阵的过程,提高了机器人控制系统软件的运行效率。以FANUC LR Mate 100i机器人为实例进行求解,对比位姿变换矩阵和四元数各自所求的逆解,可得两种方法算出的结果一致,验证了算法的可行性。     

工业机器人倍四元数轨迹规划算法的研究

针对工业机器人在笛卡尔空间的轨迹规划曲线的平滑性与实时性,提出一种用于描述超球面旋转的倍四元数对机器人运动轨迹进行球面线性插补,并结合正弦波加速度曲线升降速控制算法对轨迹规划的速度进行控制,为机器人的轨迹规划提供了一种新的位姿规划的解决方案。在六关节搬运机器人控制系统平台上进行了仿真与试验,验证了该算法解决方案的有效性。     

一种不完全补偿机器人标定方法

为了避免修改影响机器人逆运动学模型的参数,分析了绝对定位误差的主要来源,以及标定需要保证的前提条件。在此基础上介绍了一种标定方法,该方法利用三坐标测量仪对机器人六个关节分别进行测量,生成六组点云,对每组点云采用最小二乘法拟合平面及圆。根据D-H参数的定义,计算出容易补偿的各参数实际值,并依据计算结果对参数进行了补偿。通过实验证明,该方法有效提高了绝对定位精度,使精度能够满足实际工程需要,而且操作简单方便,实用性强。     

基于二阶锥规划无标定参照物的手眼标定

为了克服传统机器人手眼标定方法求解手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系对标定参照物的依赖,提出一种基于二阶锥规划的无标定参照物手眼标定改进方法,并搭建相关实验系统进行验证。首先,利用运动恢复结构算法解算定义在一个尺度因子基础上的相机运动矩阵;然后,引入对偶四元数理论参数化标定方程中的旋转矩阵和平移向量;最后,通过二阶锥规划方法同时求解相机运动矩阵尺度因子、手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系的最优解。仿真和实测结果表明,在没有标定参照物作为测量基准的情况下,标定结果中旋转参数相对误差为3.998%,平移参数相对误差为0.117%。与其他标定方法相比,该方法提高了无标定参照物模式下机器人手眼标定精度,扩展了手眼标定方法的应用范围。     

基于最优位姿集的机器人标定及不确定度评定

为解决因标定位姿点随机选择导致机器人标定结果不稳定、可靠性低问题,研究了基于雅克比矩阵奇异值计算可观测指标的最优位姿点数目及最优位姿集选择算法,建立了机器人MDH模型,采用LM算法对几何参数进行辨识,使用LeicaAT960激光跟踪仪分别在最优位姿集和随机位姿集下对Staubli TX60机器人末端位姿大量实测;在分析研究机器人标定不确定度来源基础上,采用测量不确定指南(GUM)计算几何参数标定的不确定度及蒙特卡洛模拟法对机器人末端位置不确定度进行评估,结果表明,经最优位姿集标定后的机器人不仅在测试点精度有大幅提升,而且几何参数及末端位置平均不确定度约为随机位姿集标定的0.11倍,标定结果稳定可靠,泛化能力强,适于在高精度、大范围作业场合推广应用。     

联合实验和仿真的机器人参数标定

针对医疗机器人调试过程中必须通过可靠的方法获得准确关节参数的问题,将联合实验和仿真的机器人参数标定这一技术应用到机器人的调试过程中.开展了对医疗机器人结构和运动学模型的分析,建立了运动学模型和关节参数之间的关系,提出了联合实验和仿真以得到准确关节参数的方法;分别控制机器人的单一关节运动,并同时记录针尖点的位置坐标,利用最小二乘法对数据进行处理,得到了关节轴线的表达式和连接点的坐标,通过仿真得到了与实际样机高度吻合的运动学模型,并通过空间计算得到了准确的关节参数;最后以定位精度为评估指标,多次使用该方法对医疗机器人进行了实验验证.实验结果表明,机器人的最终精度均能锁定在1 mm以内,该方法具有可靠性与工程实用性.     

机器人工具坐标系自动校准方法

摘 要：为了实现工业现场中快速高效的对机器人工具坐标系进行标定,同时提升坐标标定的精度,提出了一种机器人工具坐标系快速标定方法,搭建了标定传感器系统和实验平台。对标定系统的标定测量速度和标定精度进行了测量和研究。该标定方法使机器人按照预定圆周和直线的轨迹进行运动,运动时统计该系统在光电标定传感器中出现的时刻,得到工具坐标系偏斜的位置。本文分析了由于光电标定传感器可能由于装配的原因坐标系不能形成直角坐标系而造成的误差,同时根据坐标系转换的关系,从而排除此项误差。实验结果表明：机器人工具坐标系的标定精度为±0.5mm,标定及恢复时间为15s。该结果满足汽车生产线的精度和效率的要求,能够快速有效的对机器人工具坐标系进行标定。     

一种结合 TCP 标定的深度相机手眼标定方法

手眼标定是机器人实现视觉引导下精准作业中的关键技术。传统手眼标定和机器人工具中心点(TCP)标定分开进行,存在较大累积误差,同时针对深度相机的手眼标定存在精度不足的缺点。本文提出了一种结合TCP标定过程同步标定深度相机手眼关系的新方法。方法基于深度相机观测和TCP标定相同的标定平面,相机坐标系下标定平面方程和机械臂坐标系下标定平面方程为对应关系,通过平面方程之间的变换来计算手眼关系。本文方法减少了TCP和手眼关系独立标定累积误差影响,节约标定时间和标定件成本。仿真和实测结果表明,本文方法提高了深度相机手眼标定精度,标定后实测位置误差平均为0.2 mm,为机器人视觉控制系统高精度作业所需标定提供了一种新的思路。     

机器人工具坐标系标定算法研究

机器人工具坐标系标定就是确定工具坐标系相对于末端连杆坐标系的变换矩阵。研究了一种机器人工具坐标系标定算法。其中工具中心点（TCP）位置标定采用最小二乘法进行拟合;工具坐标系（TCF）姿态标定采用坐标变换进行计算。     

Development of a novel hand−eye calibration for intuitive control of minimally invasive surgical robot

Robotic-assisted surgical system has introduced a powerful platform through dexterous instrument and hand−eye coordination intuitive control. The knowledge of laparoscopic vision is a crucial piece of information for robot-assisted minimally invasive surgery focusing on improved surgical outcomes. Obtaining the transformation with respect to the laparoscope and robot slave arm frames using hand−eye calibration is essential, which is a key component for developing intuitive control algorithm. We proposed a novel two-step modified dual quaternion for hand−eye calibration in this study. The dual quaternion was exploited to solve the hand−eye calibration simultaneously and powered by an iteratively separate solution. The obtained hand−eye calibration result was applied to the intuitive control by using the hand−eye coordination criterion. Promising simulations and experimental studies were conducted to evaluate the proposed method on our surgical robot system. We extensively compared the proposed method with state-of-the-art methods. Results demonstrate this method can improve the calibration accuracy. The effectiveness of the intuitive control algorithm was quantitatively evaluated, and an improved hand−eye calibration method was developed. The relationship between laparoscope and robot kinematics can be established for intuitive control.     

基于神经网络的摄像机标定方法研究

提出了一种新的基于神经网络的摄像机标定方法。该方法将标定物从三维降到二维,在获得网络样本时,通过Harris角点检测法和张正友二维平板标定法得到,使其能够在保证精度的基础上,降低时间复杂度。实验结果表明,该方法得到了较好的实验结果。