【正文】 坐標(biāo)系之間的歐氏變換關(guān)系。下面文字中的XI=(XIYIZI)T(I=C,M,…)表示坐標(biāo)系I下的三維點(diǎn)坐標(biāo),I表示上述建立的5個(gè)坐標(biāo)系的下標(biāo)其中之一。其原點(diǎn)與平面鏡坐標(biāo)系OMXMYMZM的原點(diǎn)重合,XOM和XOM分別與XM和ZM相反,YOM與YM重合。以平面鏡左上角的特征點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn),XM與YM軸在鏡平面Ω上,與鏡平面Ω上四個(gè)特征點(diǎn)構(gòu)成的矩形的兩邊重合,按右手規(guī)則規(guī)定ZM軸的方向。以車體坐標(biāo)系原點(diǎn)OR的鏡像點(diǎn)ORI為原點(diǎn),YRI與ZRI軸分別和YR與ZR軸關(guān)于平面鏡中心對(duì)稱,XRI與XR軸方向相反。以攝像機(jī)光心為原點(diǎn)OC,XC、YC軸分別與成像面的橫、縱軸平行,ZC軸即光軸。以可移動(dòng)車體前后輪軸中心連線的中點(diǎn)為原點(diǎn)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。 符號(hào)說明:下文出現(xiàn)的下標(biāo)字母代表不同的坐標(biāo)系:C攝像機(jī)坐標(biāo)系,M平面鏡坐標(biāo)系,OM輔助坐標(biāo)系,RI鏡像坐標(biāo)系,R機(jī)器人坐標(biāo)系。在機(jī)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(diǎn)的鏡像點(diǎn)集Θ′能夠在攝像機(jī)中成像,在平面鏡靶標(biāo)M上有四個(gè)已知特征點(diǎn),它們是一個(gè)矩形的四個(gè)頂點(diǎn)。在標(biāo)定出攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)的前提下,則只需在合適位置拍攝一幅平面鏡圖像即可完成標(biāo)定任務(wù),簡(jiǎn)單實(shí)用,可實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)標(biāo)定。,建立攝像機(jī)坐標(biāo)系與機(jī)器人坐標(biāo)系的位置關(guān)系。設(shè)計(jì)了一個(gè)自適應(yīng)控制器來彌補(bǔ)由于機(jī)器人參數(shù)不確定性造成的跟蹤誤差.作 者： 張定國(guó) 學(xué)科專業(yè)： 導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制 授予學(xué)位： 碩士 學(xué)位授予單位： 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 導(dǎo)師姓名： 周荻 學(xué)位年度： 2002 語(yǔ) 種： chi 分類號(hào)： 關(guān)鍵詞： 機(jī)器人視覺 視覺伺服 相機(jī)標(biāo)定 位姿估計(jì) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.機(jī)器人足目標(biāo)定方法和標(biāo)定裝置 有權(quán)申請(qǐng)?zhí)枺?申請(qǐng)日：20060626摘要：本發(fā)明屬于機(jī)器人視覺導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域,涉及對(duì)攝像機(jī)與機(jī)器人位置關(guān)系標(biāo)定方法的改進(jìn)。 推導(dǎo)了機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型，并對(duì)計(jì)算力矩加PD反饋控制方法進(jìn)行了Lyapunov穩(wěn)定性分析；針對(duì)計(jì)算力矩的不確定性，利用線形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行補(bǔ)償，推導(dǎo)了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值變化律，并對(duì)新的控制方法進(jìn)行了穩(wěn)定性分析，最后對(duì)兩種控制方法進(jìn)行了軌跡跟蹤控制仿真分析。仿真結(jié)果表明該方法的標(biāo)定效果優(yōu)于單純的幾何參數(shù)法。 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(jī)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(jī)器人的理想運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及實(shí)際運(yùn)動(dòng)學(xué)模型相結(jié)合，并分別采用四種方案對(duì)機(jī)器人的位姿進(jìn)行了精確的標(biāo)定，并對(duì)標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行了比較分析。 進(jìn)一步地，研究了機(jī)器人的幾何參數(shù)標(biāo)定法，利用位姿匹配原理，采用非線性優(yōu)化算法和線性方程迭代法分別標(biāo)定了打磨機(jī)器人的幾何參數(shù)誤差并把二者的標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行了比較。 針對(duì)機(jī)器人關(guān)節(jié)角誤差補(bǔ)償，本文利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲得機(jī)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(diǎn)，引入具有動(dòng)態(tài)參數(shù)編碼特性的Solisamp。1.工業(yè)機(jī)器人標(biāo)定技術(shù)研究機(jī)器人標(biāo)定是離線編程技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵技術(shù)之一，所謂標(biāo)定就是應(yīng)用先進(jìn)的測(cè)量手段和基于模型的參數(shù)識(shí)別方法辨識(shí)出機(jī)器人模型的準(zhǔn)確參數(shù)，從而提高機(jī)器人絕對(duì)精度的過程。經(jīng)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)檢索，查到相關(guān)文獻(xiàn)7篇。；1）攝像機(jī)標(biāo)定方法；2）機(jī)器人標(biāo)定技術(shù)；3）二維信息的三維重建。1)提出一種自動(dòng)化的、基于測(cè)量和運(yùn)動(dòng)學(xué)的機(jī)器人本體標(biāo)定方法。2012年1月～2012年3月：調(diào)研2012年4月～2012年6月：搭建工業(yè)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)2012年7月～2012年9月：機(jī)器人本體標(biāo)定方法研究2012年10月～2012年12月：攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)研究2013年1月～2013年6月：通過進(jìn)行圖像特征獲取，二維信息三維重構(gòu)，工件識(shí)別，實(shí)現(xiàn)基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)2013年7月～2013年12月：成果驗(yàn)證，調(diào)試，準(zhǔn)備結(jié)題。1）、研究機(jī)器人本體標(biāo)定方法，設(shè)計(jì)標(biāo)定工具，從而提高工業(yè)機(jī)器人絕度精度。1）機(jī)器人本體標(biāo)定方法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)；2）機(jī)器人控制器軟件已經(jīng)實(shí)現(xiàn)；3）圖像特征提取算法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。因此，本項(xiàng)目在圖像處理理論研究方面也將得到大力支持。其研究方向?yàn)椋荷锾卣髯R(shí)別，機(jī)器視覺檢測(cè)，圖像處理與模式識(shí)別。在這些項(xiàng)目中，項(xiàng)目申請(qǐng)人掌握了大量有關(guān)工業(yè)機(jī)器人、機(jī)器人控制器、機(jī)器視覺以及圖像處理的理論知識(shí)并獲得了實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。該公司生產(chǎn)的工業(yè)機(jī)器人現(xiàn)在已經(jīng)在包括長(zhǎng)春一汽在內(nèi)的多家汽車生產(chǎn)廠家使用，取得了比較好的社會(huì)效益。，與項(xiàng)目相關(guān)的前期工作情況。這些機(jī)器人將在弧焊、點(diǎn)焊、裝配、搬運(yùn)、切割、噴漆、噴涂、檢測(cè)、碼垛、研磨、拋光、上下料、激光加工等復(fù)雜或單調(diào)的作業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。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(dòng)化方向發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人技術(shù)已成為現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)革命中的一個(gè)重要組成部分。由于機(jī)器人是一種能適應(yīng)產(chǎn)品迅速更新?lián)Q代的柔性自動(dòng)化設(shè)備，所以它的應(yīng)用大大縮短了新產(chǎn)品的換產(chǎn)周期，從而提高了產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。 市場(chǎng)需求分析工業(yè)機(jī)器人是一種對(duì)生產(chǎn)條件和生產(chǎn)環(huán)境適應(yīng)性和靈活性很強(qiáng)的柔性自動(dòng)化設(shè)備，特適合于多品種、變批量的柔性生產(chǎn)。上海交通大學(xué)蘇劍波等人提出一種基于模糊神經(jīng)控制策略的無標(biāo)定全自由度手眼協(xié)調(diào)方法。華中科技大學(xué)王敏等人采用視覺與超聲測(cè)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(duì)待裝配工件進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與空間定位，但采用梯度算子直接提取工件邊緣。中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的區(qū)志財(cái)?shù)热颂岢鲆环N基于視覺信息的工業(yè)機(jī)器人磨削系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視頻攝像頭采集工件圖像，利用計(jì)算機(jī)識(shí)別定位工件，通過在線規(guī)劃?rùn)C(jī)械手爪從當(dāng)前位置到抓取位置的運(yùn)動(dòng)軌跡點(diǎn)，控制機(jī)械手抓取工件，然后按照預(yù)先設(shè)定好的磨削操作步驟控制砂帶轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向，控制工業(yè)機(jī)器人把工件移動(dòng)到指定的位置和姿態(tài)，打磨拋光工件。目前對(duì)視覺引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人的研究還停留在實(shí)驗(yàn)室階段，許多高校和研究所都在進(jìn)行著研究。在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間，機(jī)器人會(huì)核查“光電眼”來確定某個(gè)部件就位并處于正確的方向，然后才會(huì)將之摘取或者進(jìn)行其它操作。盡管工業(yè)機(jī)器人得到很快的發(fā)展和應(yīng)用，但現(xiàn)在國(guó)內(nèi)應(yīng)用廣泛工業(yè)機(jī)器人，通常都是使用“光電眼”協(xié)助，通過識(shí)別某個(gè)芯片管腳、制動(dòng)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。此外，瑞典、意大利在視覺引導(dǎo)機(jī)器人的研究上也有相當(dāng)?shù)幕A(chǔ)。德國(guó)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(jī)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(jī)器人在裝配車門、車窗和擋泥板時(shí)可辨認(rèn)方向。近幾年，隨著機(jī)器視覺和工業(yè)自動(dòng)的發(fā)展，視覺引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人得到廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。1975年，IBM公司的威爾（Weare）和格羅斯曼（Closman）研究了一個(gè)帶有觸覺和力覺傳感器計(jì)算機(jī)控制的機(jī)械手，用他完成了20個(gè)零件的打字機(jī)機(jī)械裝配工作。國(guó)外對(duì)機(jī)器人視覺技術(shù)研究起步較早，1968年，美國(guó)斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室（SAIL）的麥卡錫（ Carthy）等人研制了帶手、眼、耳的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，給機(jī)械手裝了攝像機(jī)和拾音器，能表演一套能夠識(shí)別語(yǔ)音命令、“看見”散放在桌面上的方塊以及按計(jì)算機(jī)指令操作的系統(tǒng)。如同人類視覺系統(tǒng)的作用一樣，機(jī)器人視覺系統(tǒng)將賦予機(jī)器人一種高級(jí)感覺機(jī)構(gòu)，使得機(jī)器人能以智能和靈活的方式去對(duì)周圍的環(huán)境做出反應(yīng)。這三級(jí)表象是要素圖(圖像的表象)，2．5維圖(可見表面的表象)和三維模型表象 (用于識(shí)別的三維物體形狀表象)。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(gè)復(fù)雜的信息處理問題，要完整地理解視覺，必須從三個(gè)不同的層次上對(duì)它進(jìn)行解釋：第一個(gè)層次是信息處理問題的計(jì)算理論，在這個(gè)層次上所研究的是對(duì)什么信息進(jìn)行計(jì)算和為什么要進(jìn)行這些計(jì)算；第二個(gè)層次是算法，它所研究的是如何進(jìn)行所要求的計(jì)算，也就是要設(shè)計(jì)特定的算法；第三個(gè)層次是執(zhí)行，它研究完成某一特定算法的具體結(jié)構(gòu)。但是對(duì)于關(guān)節(jié)型的工業(yè)機(jī)器人來說，由于實(shí)時(shí)性的限制，這些方法并不很實(shí)用，因此這些研究成果還未真正地走出實(shí)驗(yàn)室。文獻(xiàn)[62]采用靜力學(xué)方法對(duì)機(jī)器人末端動(dòng)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(jì)算機(jī)進(jìn)行在線計(jì)算與補(bǔ)償。另外還有一些學(xué)者針對(duì)機(jī)器人各關(guān)節(jié)軸的扭曲問題進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)建模。更常用的方法是在DH坐標(biāo)下，通過對(duì)機(jī)器人的44齊次變換矩陣求偏導(dǎo)，建立起誤差模型。JinHwan Borm等人