【正文】 統(tǒng)之一。ROPSIM即是丹麥科技大學(xué)的學(xué)者在sillicon工作站上開發(fā)的一個含有動力學(xué)內(nèi)容的機器人離線編程和仿真軟件，具有編程、仿真和動畫等模塊，同時也可以進(jìn)行動力學(xué)分析及仿真。隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，對傳感器的仿真也成為機器人離線編程系統(tǒng)的一部分內(nèi)容。該軟件菜單驅(qū)動，可以處理多個開鏈機器人的運動。, mann 設(shè)計的COSIMIR是從集成觀點出發(fā)開發(fā)的一種面向制造單元的工業(yè)機器人離線編程和仿真系統(tǒng)，由于它集成了已有的環(huán)境建模軟件和基于微機的機器人控制軟件而極大地縮短了開發(fā)時間，也由于它提供了層次化接口形式，從而可以適應(yīng)對多種機器人進(jìn)行離線編程和在線仿真，方便了系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用。.隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，機器人的用途越來越廣，并開始從傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域向服務(wù)領(lǐng)域滲透。因此在技術(shù)層面的風(fēng)險相對較小。因此，在集成了視覺伺服技術(shù)以后，操作者可以在較大的機器人運動空間內(nèi)運用離線編程技術(shù)對工業(yè)機器人進(jìn)行編程，達(dá)到提高生產(chǎn)效率的目的，而當(dāng)機器人接近工件時，機器人控制器利用視覺伺服技術(shù)實時調(diào)整機器人運動軌跡以達(dá)到精確、靈活的目的。隨著科技的發(fā)展，勞動力成本的上升，工業(yè)機器人的發(fā)展得到了越來越多的關(guān)注。直到1979年，hill和park提出了“視覺伺服”(visual servo)概念。上個世紀(jì)60年代，由于機器人和計算機技術(shù)的發(fā)展，人們開始研究具有視覺功能的機器人。工業(yè)機器人智能化關(guān)鍵技術(shù)研究可行性研究報告目前，在全世界的制造業(yè)中，工業(yè)機器人已經(jīng)在生產(chǎn)中起到了舉足輕重的作用。但在這些研究中，機器人的視覺與機器人的動作，嚴(yán)格上講是開環(huán)的。很明顯，視覺反饋的含義只是從視覺信息中提取反饋信號，而視覺伺服則是包括了從視覺信號處理，到機器人控制的全過程，所以視覺伺服比視覺反饋能更全面地反映機器人視覺和控制的有關(guān)研究內(nèi)容。但是傳統(tǒng)的工業(yè)機器人都通過示教再現(xiàn)方式編程而進(jìn)行工作，這種編程方式缺點明顯：如編程工作量大，占用機器人時間長，無法完成復(fù)雜編程路徑，操作者易受環(huán)境干擾等。因此，將視覺伺服技術(shù)融合到離線編程技術(shù)是非常必要的。為保證該課題研究有足夠的人力、物力，以課題組為基礎(chǔ)成立了專項研究組，總?cè)藬?shù)為6人，平均每人年投入研究時間不少于1500小時，年總投入時間不少于9000小時；在資金方面，由于該項目為技術(shù)密集型項目，因此，除在初期進(jìn)行設(shè)備選型時具備一定的投資風(fēng)險外，在研制過程中，主要的投入為人員成本，在技術(shù)人員隊伍穩(wěn)定的情況下，屬于低風(fēng)險資金投入。隨著機器人技術(shù)和信息技術(shù)的結(jié)合，工業(yè)機器人機器人必將成為未來制造業(yè)的主導(dǎo)及服務(wù)業(yè)的補充。 研制的AUTOWELD是在sillicon工作站上開發(fā)的焊接機器人離線編程系統(tǒng)，應(yīng)用凸多面體邊界法描述機器人以及環(huán)境的幾何模型，以實現(xiàn)避碰檢測，另外，它還可以自動選擇焊接參數(shù)實現(xiàn)優(yōu)化編程。使用線框模式顯示單元物體，具有任意視點的透視投影和平行投影。RWORD是一種環(huán)境模型系統(tǒng)，它具有與外界環(huán)境實時交互的功能，能夠利用傳感器的信息減少仿真模型與實際模型之間的誤差。以上介紹的離線編程系統(tǒng)或者軟件包基本上都屬于探索性的研究，即使是有部分應(yīng)用，范圍也是相當(dāng)窄。由于國外工業(yè)機器人具有大量應(yīng)用，因此各大學(xué)以及研究機構(gòu)甚至大型的制造業(yè)公司都在機器人離線編程技術(shù)研究方面投入了大量的人力物力。華中理工大學(xué)的研究人員開發(fā)了一個基于微機的機器人離線編程系統(tǒng)，包括機器人語言處理模塊、運動學(xué)規(guī)劃模塊、機器人及環(huán)境物的三維構(gòu)型模塊、運動仿真模塊、通信模塊和主控模塊，完成了對PUMA562機器人的仿真。上海交通大學(xué)的姜山等人則開發(fā)了一個面向?qū)ο蟮臋C器人實時仿真系統(tǒng)，它是一種基于微機的具有多CPU分級體系結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，完成了對具有24個自由度的仿人機器人的仿真。由于機器人的誤差包括系統(tǒng)誤差與隨機誤差，因此也就相應(yīng)的產(chǎn)生了概率模型和常規(guī)模型兩類建模方式。根據(jù)誤差源本身的特性，常規(guī)模型又可以分為靜態(tài)誤差模型和動態(tài)誤差模型。更常用的方法是在DH坐標(biāo)下，通過對機器人的44齊次變換矩陣求偏導(dǎo)，建立起誤差模型。文獻(xiàn)[62]采用靜力學(xué)方法對機器人末端動態(tài)位姿誤差進(jìn)行了分析，而且不用建立微分方程，便于計算機進(jìn)行在線計算與補償。馬爾首先解決了研究視覺理論的策略問題，他認(rèn)為視覺是一個復(fù)雜的信息處理問題，要完整地理解視覺，必須從三個不同的層次上對它進(jìn)行解釋：第一個層次是信息處理問題的計算理論，在這個層次上所研究的是對什么信息進(jìn)行計算和為什么要進(jìn)行這些計算；第二個層次是算法，它所研究的是如何進(jìn)行所要求的計算，也就是要設(shè)計特定的算法；第三個層次是執(zhí)行，它研究完成某一特定算法的具體結(jié)構(gòu)。如同人類視覺系統(tǒng)的作用一樣，機器人視覺系統(tǒng)將賦予機器人一種高級感覺機構(gòu)，使得機器人能以智能和靈活的方式去對周圍的環(huán)境做出反應(yīng)。1975年，IBM公司的威爾（Weare）和格羅斯曼（Closman）研究了一個帶有觸覺和力覺傳感器計算機控制的機械手，用他完成了20個零件的打字機機械裝配工作。德國慕尼黑附近普赫海姆的Quiss公司研制的“三維視覺”技術(shù)令機器人可以發(fā)現(xiàn)并修正車身裝配過程中的偏差，在兩枚光學(xué)傳感器的配合下，機器人在裝配車門、車窗和擋泥板時可辨認(rèn)方向。盡管工業(yè)機器人得到很快的發(fā)展和應(yīng)用，但現(xiàn)在國內(nèi)應(yīng)用廣泛工業(yè)機器人，通常都是使用“光電眼”協(xié)助，通過識別某個芯片管腳、制動器或其它部件是否就緒來判定是否存在并處于正確的方向。目前對視覺引導(dǎo)工業(yè)機器人的研究還停留在實驗室階段，許多高校和研究所都在進(jìn)行著研究。華中科技大學(xué)王敏等人采用視覺與超聲測量相結(jié)合的方法，將二維圖像信息與超聲波傳感器獲取的深度信息進(jìn)行融合推斷，對待裝配工件進(jìn)行自動識別與空間定位，但采用梯度算子直接提取工件邊緣。 市場需求分析工業(yè)機器人是一種對生產(chǎn)條件和生產(chǎn)環(huán)境適應(yīng)性和靈活性很強的柔性自動化設(shè)備，特適合于多品種、變批量的柔性生產(chǎn)。在當(dāng)代工業(yè)技術(shù)革命中，工業(yè)生產(chǎn)日益趨向柔性自動化方向發(fā)展，工業(yè)機器人技術(shù)已成為現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)革命中的一個重要組成部分。，與項目相關(guān)的前期工作情況。在這些項目中，項目申請人掌握了大量有關(guān)工業(yè)機器人、機器人控制器、機器視覺以及圖像處理的理論知識并獲得了實踐經(jīng)驗。因此，本項目在圖像處理理論研究方面也將得到大力支持。1）、研究機器人本體標(biāo)定方法，設(shè)計標(biāo)定工具，從而提高工業(yè)機器人絕度精度。1)提出一種自動化的、基于測量和運動學(xué)的機器人本體標(biāo)定方法。經(jīng)國內(nèi)文獻(xiàn)檢索，查到相關(guān)文獻(xiàn)7篇。 針對機器人關(guān)節(jié)角誤差補償，本文利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲得機器人的關(guān)節(jié)誤差，為克服遺傳算法易陷入局部最優(yōu)的缺點，引入具有動態(tài)參數(shù)編碼特性的Solisamp。 考慮到幾何參數(shù)標(biāo)定法的一些缺陷，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器人位姿誤差標(biāo)定算法，利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別與打磨機器人的理想運動學(xué)模型及實際運動學(xué)模型相結(jié)合，并分別采用四種方案對機器人的位姿進(jìn)行了精確的標(biāo)定，并對標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行了比較分析。 推導(dǎo)了機器人的動力學(xué)模型，并對計算力矩加PD反饋控制方法進(jìn)行了Lyapunov穩(wěn)定性分析；針對計算力矩的不確定性，利用線形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行補償，推導(dǎo)了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值變化律，并對新的控制方法進(jìn)行了穩(wěn)定性分析，最后對兩種控制方法進(jìn)行了軌跡跟蹤控制仿真分析。,建立攝像機坐標(biāo)系與機器人坐標(biāo)系的位置關(guān)系。在機器人前方放置有一面平面反射鏡靶標(biāo)M,使車體上特征點的鏡像點集Θ′能夠在攝像機中成像,在平面鏡靶標(biāo)M上有四個已知特征點,它們是一個矩形的四個頂點。以可移動車體前后輪軸中心連線的中點為原點OR,YR、ZR軸分別與車軸平行和垂直,按右手規(guī)則規(guī)定XR的方向。以車體坐標(biāo)系原點OR的鏡像點ORI為原點,YRI與ZRI軸分別和YR與ZR軸關(guān)于平面鏡中心對稱,XRI與XR軸方向相反。其原點與平面鏡坐標(biāo)系OMXMYMZM的原點重合,XOM和XOM分別與XM和ZM相反,YOM與YM重合。 、標(biāo)定攝像機坐標(biāo)系與平面鏡坐標(biāo)系之間的歐氏變換關(guān)系。 在平面鏡兩側(cè),ORIXRIYRIZRI和OMXMYMZM之間的關(guān)系與ORXRYRZR和OOMXOMYOMZOM的關(guān)系關(guān)于平面鏡中心對稱,因此可由(RMRI,TMRI)得到(ROMR,TOMR): 設(shè) R MRI = R 11 R 12 R 13 R 21 R 22 R 23 R 31 R 32 R 33 , ]] T MRI = T X T Y T Z , ]]由鏡面反射成像關(guān)系得出: R OMR =