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经典案例
格林娱乐工业机器人运动轨迹的各项技术介绍及

发布时间:2018-11-23

  实际的工业现场环境复杂,多种因素都有可能导致系统在运行过程中产生一定的偏差、

  测量精度降低,引起误差的原因主要有温度漂移和关节松动变形等,使测量模型的参数值改变从而导致定位误差增大,因此需要定期对工业机器人视觉测量系统进行精确的校准,从而实现精确定位和视觉测量。更少不得必要的优化。

  建立的工业机器人单目视觉系统,整个系统主要由单目视觉单元,监控单元和机器人执行单元三大单元组成。单目视觉单元为一台固定在机器人上方的CCD摄像机,负责摄取工作环境中的目标并存入图像采集卡缓冲区;监控单元负责监控各工作站的当前状态,并完成对存储图像进行相关处理的工作,达到识别定位目标的目的;执行单元负责驱动机械手实施抓取操作。

  以立体视觉理论为基础,研究了基于空间直线的二维投影面方程。根据投影面的空间解析几何约束关系,建立基于直线特征匹配的双目视觉误差测量的数学模型。在该模型基础上采用将两台摄像机固定于工业机器人末端的方案.对关节型工业机器人运动轨迹的准确度进行了检测。结果表明,该检测方法简单实用,基本上可以满足工业机器人CP性能检测的要求。

  为实现工业机器人自主识别并抓取指定的目标,提出了一种基于计算机视觉引导的解决

  方法。该方法利用指定目标的3D数据模型,以及由两台或者多台CCD摄像机从工作场景中不同角度获;取到的数字图像,经过目标姿态估算、投影计算并生成投影图像,再利用投影图像与目标真实图像进行比较,实现了目标的识别与位姿获取。实验结果表明该方法可以较复杂的环境下识剐指定目标,并获得目;标的姿态信息,从而为工业机器人抓取目标提供引导。

  汽车车身总成、分总成的加工过程中应用工业机器人视觉测量系统对关键尺寸进行在线实时监测。机械臂及环境温度变化导敛杆件和关节热膨胀变形,造成测量结果产生温度漂移.本文提出了一种在线校准方法.首先根据机器人的D.H正向运动学模型和微分运动学模型建沈末端关节坐标系的定位误差模型,然后结合轴动实验并利用多元线性pJ归方法确定受温度变化影响最为显著的机器人连杆参数,最后建口基于基准球的温度误差补偿模型.现场测量数据表明,该方法能将温度变化引起的测量误差控制在0.05mm左右,并且适应生产线.路径跟踪与轨迹规划

  手部路径跟踪和关节轨迹规划是机器人应用领域中一个非常重要的课题 在以往的研究中往往是通过在设定的路径上增加节点数和路径分段数来提高机器人手部跟踪设定路径的精但这种方法会导致在线计算量大幅度增加。

  通常,为了减少工业机器人控制系统的在线计算负担,运动控制是在关节坐标空间中进行的。为此,首先必须在笛卡儿空间中设定的路径上选取足够多的点称为节点,格林娱乐再将它们一一转换成对应的关节坐标,然后在关节空间中将这些坐标用某种方式进行拟合形成光滑的关节轨迹。

  在实际控制过程中,只需让各关节沿其对应的轨迹运动,所有关节运动的综合效果就表现为机器人手部近似地沿笛卡儿空间中设定的路径运动。显然,所取的节点数越多,路径跟踪的精度也就越高。但这会导致关节轨迹分段数和关节轨迹方程数量大大增加,在线计算时控制系统的运算量大幅度增加。

  新方法对这一缺陷将对其首、尾2段路径上的关节轨迹方程进行改进 在这2段路径上除引入1个正弦函数和1余弦函数外再引入1新的函数,函数由1正弦函数和1个1次多项式的乘积构成,并且这2段上原来的4次多项式将降低为3次多项式。这样,在首、尾2段路径上关节轨迹方程将由1个3次多项式与1个正弦函数1个余弦函数以及新引入的函数相加组成。来避免运算量增大的问题,同时提高精度。

  机器人柔性坐标测量系统能够实现大型工件尺寸在线快速测量,是自动化生产线的关键质量监控设备。现场校准技术是柔性坐标测鼍系统的关键技术之一,校准精度直接影响系统测量精度。现场精确建立机器人末端工具坐标系与视觉传感器坐标系形成的手眼关系、机器人运动学模型参数以及机器人基坐标系是现场校准的主要内容。

  通过设计中间靶标,利用激光跟踪仪直接测量的方法建立手眼关系,其转换精度不受机器人运动学误差影响;设立校准球体,实现基于距离不变模型的连

  杆参数现场快速校准;根据机器人正向运动学模型和激光跟踪仪的测量,利用基于奇异值分解的配准方法求解转换矩阵,高精度地建立机器人基坐标系。经过激光跟踪仪一次校准后,测量系统可利用基准球体实现机器人快速在线校准,减小模型参数变化对测量系统精度的影响。

  柔性在线坐标测量系统由相对独立的2部分组成,多自由度的工业机器人和安装在机器人末端关节的立体视觉传感器 ,测量过程为:当机器人接收到开始测量信号后,就按预先规划的测量路径带动视觉传感器运动,依次使被测点进入到传感器的测量区域内,由视觉传感器和测量主机完成测量,测量结束后机器人回到初始状态并发送测量完毕信号。

  一般建模时就是把影响机器人精度的因素包含在机器人的运动学模型中,测量出机器人末端操作器的实际位姿,再与理论位姿相比较,得到机器人的位姿误差,通过辨识的方法,获得影响机器人精度的因素的大小,再用软件的形式进行补偿,从而提高机器人的精度.在标定过程中,误差建模与位姿的测量是紧密相关的.用于机器人标定的测量仪器通常有激光动态跟踪仪、经纬仪、三坐标测量机、CCD交互测量仪、随动测量机构等。上述建模就工作量比较大且繁琐。

  而,20世纪90年代,以Zhuang等人为代表,开展了基于机器人手眼系统的机器人标

  定,并提出了摄像机与机器人同时标定的数学模型MCPC的运动学模型。该模型虽然克服了平行关节的问题,但由于现行的机器人,主要是基于DH模型进行运动控制的,因此还存在着参数之间转换的问题

  大都假设机器人的基坐标系相对于测量系统坐标系是可准确测量的,没有考虑机器人基坐标与测量系统的坐标之间的转换误差,而在实际的测量中,机器人的基坐标是很难准确测量的。

  基于D-H运动学模型,采用视觉测量机器人的三维姿态,考虑测量系统坐标与机器人基坐标之间的转换误差。